Запропоновано методологію прогнозування аерогазового стану рудничної атмосфери з застосуванням штучних нейронних мереж, авторегресійних моделей і метаеврістик. Розглянуто вдосконалену авторегресійну модель прогнозу за рахунок додавання до її структури екзогенних факторів, якими виступають вимірювані динамічні параметри аерогазового стану шахтних виробок. Для адаптації моделі використано метаеврістичний алгоритм. Проведені числові дослідження показали, що запропонована модель надає можливість підвищити точність прогнозу на 10 % у порівнянні з існуючими градієнтними методами.

  Повний текст PDF - 639.36 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"