基于改进果蝇优化GRNN的冲击地压预测研究

刘晓悦; 李朋园; 周勇君

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基于改进果蝇优化GRNN的冲击地压预测研究

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针对煤矿开采过程中非线性,强耦合性等特点所致的动力灾害难以预测的问题,选用一种新的线性生成机制(LGMS)改进果蝇算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的方法,建立了冲击地压煤岩灾害预测模型。采用LGMS改进FOA,避免FOA优化GRNN时陷入局部最优,增强了其搜索全局最优解的能力,提高了GRNN的收敛性与和预测精度。选取冲击地压前的电磁辐射、声发射、红外辐射3个主要指标,根据3种指标的单项危险指数求得综合危险指数,构建冲击地压动力灾害预测的LGMSFOAGRNN模型。研究表明,所构建的LGMSFOA-GRNN模型具有很好的预测能力和泛化能力。

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来源
《矿业研究与开发》 |2017年第10期|106-110|共5页
作者
刘晓悦; 李朋园; 周勇君;
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作者单位

华北理工大学电气工程学院;

河北唐山市063000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类煤矿开采理论;
关键词
改进果蝇算法; 冲击地压; 电磁辐射; 声发射; LGMSFOA—GRNN;

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