基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络及其在评价分析中的应用

摘要：

　　本文发展了一种基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络，并用于矿山瓦斯爆炸危险性问题的评价。文中采用MATLAB工具箱里的GUI对基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络进行数值计算，并对普通BP神经网络的计算结果和改进BP神经网络的计算结果进行对比分析。计算中发现：基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络比普通BP神经网络的计算结果精度要高、收敛速度更快。将它用于瓦斯爆炸问题的危险性评价比较合适。

关键词： 矿山安全 瓦斯爆炸 危险性评价 BP神经网络 Levenberg-Marquardt算法

作者: He Houfeng 何厚锋 Wang Baoguo 王保国

作者单位: Aerospace Academy, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China 北京理工大学宇航学院,北京,中国, 100081

会议类型: 国内会议

会议名称: 第九届人-机-环境系统工程大会

会议地点: 辽宁丹东

会议语种:中文

页码: 266-270

在线出版日期: 2009-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）