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1、硕士研究生课程结课论文《神经网络方法》姓名：学号：2007010102年级：采矿研07学科专业：采矿工程二级院系：资源与环境工程学院日期：2008-5-30教师评定：综合评定成绩：任课教师签字：loanapprovalandpostcreditapprovalofficer/atalllevelsinaccordancewithcreditapprovalrules,licensingandeventualexerciseofcreditdecisionpowerofpersonsorinstitutions.Reviewfindingsandreviewcomments,ac
2、cordingtotheBank'scredit7用于煤与瓦斯突出预测的BP网络之C++实现摘要:考虑到人工神经网络极强的非线性逼近能力,应用其来模拟煤与瓦斯突出事件与其影响因素之间的复杂非线性关系,理论上是一条可取的途径。采用面向对象程序设计方法(OOP),利用C++实现了一个用于煤与瓦斯突出预测的优化BP网络通用程序,并详细探讨了程序的构造技术和设计方法,通过实际应用证明了上述思路的可行性。关键词:面向对象程序设计;煤与瓦斯突出;BP神经网络RealizationofaBPNeuralNetworkUsedforthePredictionofCoalandGasOutbur
3、stBasedonC++HeilongjiangInstituteofScienceandTechnologyAbstract:Artificialneuralnetworkisofextremelystrongabilityinnonlinearapproach,itisaavailablewaytheoreticallytoimitatethecomplicatedandnon-linearrelationsbetweentheincidentofthecoalandgasoutburstanditsinfluencefactors.AnoptimizedBPnetwork
4、generalprogramusedforthepredictionofcoalandgasoutbursthasbeendevelopedbyuseofobject-orientedprogrammingandC++.Inthispaper,thestructuringtechnologyanddesignmethodoftheprogramaredescribedindetail.Thepracticalapplicationhasprovedthattheoftheabovementionedtrainsofthoughtisfeasible.KeyWords:Objec
5、t-orientedprogramming,Coalandgasoutburst,BPneuralnetwork煤与瓦斯突出是发生在煤矿井下的一种复杂的动力现象,是地应力、瓦斯压力、煤体结构及其他因素的综合作用的结果。由于煤与瓦斯突出事件与其影响因素之间为复杂的非线性关系,因而无法用传统的数学模型来描述,而具有极强的非线性逼近能力的人工神经网络,却有可能真实刻画出这二者之间的非线性关系。考虑到面向对象的程序设计(ObjectOrientedProgramming,简称OOP)方法,具有良好的概括、分类和抽象能力,笔者尝试采用OOP来实现多种类型的神经网络在拓扑结构和神经元权值信
6、息的整体表现上的共性,实践证明非常有效,从而有希望在煤与瓦斯突出预测中发挥积极作用。1 OOP方法简介面向对象程序设计是一种围绕真实世界的概念来组织模型的程序设计方法,它采用面向对象来描述问题空间的实体[1]。封装性、继承性和多态性是面向对象程序设计的三大特性。封装性可以更容易理解和操作各种窗口对象;继承性可以减少开发自定义窗口的时间和创造出可重用的代码;多态性可以在必要时更好地控制窗口的活动。这些特性决定了其可资作为煤与瓦斯突出预测神经网络程序设计的基础。2 用于煤与瓦斯突出预测的BP网络模型之C++实现根据问题的性质及神经网络的特征,笔者确定拟用误差反传播算法(BP算法)来
7、实现煤与瓦斯突出预测。loanapprovalandpostcreditapprovalofficer/atalllevelsinaccordancewithcreditapprovalrules,licensingandeventualexerciseofcreditdecisionpowerofpersonsorinstitutions.Reviewfindingsandreviewcomments,accordingtotheBank'scredit72.1 问题模型及网络拓扑结构的确
