MRA-RBF神经网络组合算法的煤矿材料成本预测

为解决煤矿材料成本预测存在的问题.将多元回归模型和RBF神经网络相结合,建立了煤矿材料成本预测的MRA-RBF耦合模型.从自然因素、技术因素、管理因素等方面选取8个变量建立煤矿成本预测指标体系.对实际煤矿材料成本进行预测分析.结果表明:MRA-RBF耦合模型预测最大误差为10.795 145 2％,平均误差为5.459 71％,最小误差仅为0.344 581 7％,预测效果较好,预测精度与单一MRA模型及RBF神经网络相比有了较大提高.验证了所提出模型的科学性、准确性,说明将线性拟合算法(MRA)和非线性拟合算法(RBF)结合起来用于煤矿材料成本预测是一种较为优越的算法,为煤矿材料成本预测及控制提供一种新的方法.