改进思维进化算法优化BP神经网络的瓦斯涌出量预测研究

赵焕平

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改进思维进化算法优化BP神经网络的瓦斯涌出量预测研究

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为了保证煤矿安全开采,并提高煤矿瓦斯涌出量的预测精度,提出了改进思维进化算法优化BP神经网络的模型预测新方法。在思维进化算法中加入精英反向学习策略增加算法的全局搜索能力,在趋同操作中引入粒子群算法避免重复搜索,以此实现对BP神经网络的初始权值和阈值的全局寻优,并通过矿井监测到的各项历史数据进行验证。结果表明:与BP神经网络模型和MEA-BP神经网络模型相比较,该模型的预测精度更高,泛化能力更强。该模型的平均相对变动值为0.00116,平均相对误差为0.81%,均方根误差为0.0576,有效提高了对瓦斯涌出量的预测精度,提升了煤矿安全生产技术。

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来源
《南阳理工学院学报》 |2023年第4期|35-39|共5页
作者
赵焕平;
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作者单位

南阳理工学院计算机与软件学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
瓦斯涌出量; 思维进化算法; 精英反向学习; 粒子群算法; BP神经网络;

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