本文關(guān)鍵詞：基于IQPSO-BP算法的煤礦瓦斯涌出量預(yù)測

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【摘要】：針對煤礦回采工作面瓦斯涌出的非線性特征,提出一種基于改進(jìn)量子粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(IQPSO-BP)的瓦斯涌出量預(yù)測方法。鑒于量子粒子群算法的遍歷能力有限,采用混沌序列來初始化量子的初始角位置。同時(shí),采用凸函數(shù)調(diào)整慣性權(quán)重,以平衡算法的全局勘探和局部開發(fā)能力。并依此來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值、閾值參數(shù),進(jìn)而建立了瓦斯涌出量預(yù)測模型。試驗(yàn)結(jié)果表明,IQPSO-BP算法具有較強(qiáng)的泛化能力及較高的預(yù)測精度,可有效用于煤礦瓦斯涌出量的預(yù)測。
【作者單位】： 紅河學(xué)院工學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 瓦斯涌出量 預(yù)測 改進(jìn)量子粒子群優(yōu)化算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：云南省教育廳科學(xué)研究基金項(xiàng)目(2012Y450)
【分類號】：TD712.5
【正文快照】： 瓦斯是危及煤礦安全生產(chǎn)的主要自然災(zāi)害因素之一,由其引起的安全問題占煤礦安全生產(chǎn)事故的80%以上[1]。因此,準(zhǔn)確地預(yù)測瓦斯涌出量,對保證礦井安全生產(chǎn)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。近年來,針對瓦斯涌出量的預(yù)測研究,相關(guān)人員提出了一系列的模型和方法。付華等[2]利用蟻群算法(ACO)對E

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：724252