本文選題：改進果蠅算法 + 沖擊地壓�。� 參考：《礦業(yè)研究與開發(fā)》2017年10期

【摘要】：針對煤礦開采過程中非線性,強耦合性等特點所致的動力災(zāi)害難以預(yù)測的問題,選用一種新的線性生成機制(LGMS)改進果蠅算法(FOA)優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)的方法,建立了沖擊地壓煤巖災(zāi)害預(yù)測模型。采用LGMS改進FOA,避免FOA優(yōu)化GRNN時陷入局部最優(yōu),增強了其搜索全局最優(yōu)解的能力,提高了GRNN的收斂性與和預(yù)測精度。選取沖擊地壓前的電磁輻射、聲發(fā)射、紅外輻射3個主要指標,根據(jù)3種指標的單項危險指數(shù)求得綜合危險指數(shù),構(gòu)建沖擊地壓動力災(zāi)害預(yù)測的LGMSFOAGRNN模型。研究表明,所構(gòu)建的LGMSFOA-GRNN模型具有很好的預(yù)測能力和泛化能力。
[Abstract]:In view of the difficulty of predicting the dynamic disasters caused by the characteristics of nonlinear and strong coupling in coal mining, a new linear generation mechanism (LGMS) is used to improve the algorithm of fruit fly (FOA) to optimize the generalized regression neural network (GRNN). A prediction model of coal and rock hazards in rock burst is established. In order to avoid falling into local optimum when FOA optimizes GRNN, LGMS is adopted to improve the ability of searching global optimal solution, and the convergence and prediction accuracy of GRNN are improved. Three main indexes of electromagnetic radiation, acoustic emission and infrared radiation before shock ground pressure were selected. According to the single hazard index of three indexes, the comprehensive hazard index was obtained, and the LGMSFOAGRNN model for prediction of shock ground pressure dynamic disaster was constructed. The research shows that the LGMSFOA-GRNN model has good predictive ability and generalization ability.
【作者單位】： 華北理工大學電氣工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(51474086)
【分類號】：TD324

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本文編號：1873156