基于免疫粒子群混合算法优化BP网络的矿压预测方法

为攻克综采工作面顶板矿压显现规律预测预报的难题,构建一种基于免疫粒子群混合算法优化BP神经网络的矿压预测模型(IA-PSO-BP),针对BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,采用免疫粒子群混合算法优化BP神经网络,并选取11种矿压主要影响因素作为模型基础数据,对工作面来压强度和来压步距进行预测。结果表明：IA-PSO-BP网络模型的收敛速度较BP网络模型和PSO-BP网络模型分别提高8倍和2倍,IA-PSO-BP网络模型的预测值与实测值基本吻合,预测结果的相对误差分别约为BP网络模型和PSO-BP模型的1/5和1/3。基于IA-PSO-BP的工作面矿压预测方法具有较快的收敛速度和较高的准确率,实现了工作面初次来压强度、周期来压强度、初次来压步距和周期来压步距距预测,为煤矿井下工作面矿压预测提供了一种新的技术途径。     

基于遗传算法-深度神经网络的分布式光纤监测工作面矿压预测

煤层开采过程中的工作面矿压分析与预测,对煤矿顶板管理与安全生产具有重要意义。然而,工作面开采引起的围岩移动和变形影响着矿压预测的准确度。为了提高工作面来压位置预测的精度,以分布式光纤监测采动覆岩变形的频移数据为基础,引入门控循环神经网络(gated recurrent neural networks, GRU),建立了遗传算法(genetic algorithm, GA)-GRU-反向传播(back propagation, BP)的工作面来压位置预测模型。将光纤频移值的统计特征融合工作面推进距离等因素作为特征向量,并采用GA对GRU及BP网络的超参数寻优。实验结果表明：预测模型的决定系数为98.7%,平均绝对误差为1.224 cm,均方根误差为1.769 cm,预测的准确性高,为工作面矿压预测提供了新的方法。     

基于BP神经网络分源预测综采面瓦斯涌出量研究

为了提高综采工作面瓦斯涌出量的预测精度,根据综采工作面瓦斯来源的分析,在瓦斯分源预测方法的基础上,融合神经网络预测技术,建立BP神经网络分源预测模型.结合某矿1242(1)工作面地质条件和开采技术条件,利用BP神经网络分源预测模型对工作面瓦斯涌出量进行了预测,结果表明,BP神经网络分源预测模型预测精度能满足现场需求,与...     

一类新的基于神经网络预测的变周期网络控制系统采样方案

提出了一类新的能够减轻时延对网络控制系统影响的基于神经网络预测的变周期网络控制系统采样方法,简要论述了在网络控制系统中融入了BP神经网络后,如何对它进行建模、分析、控制,被选作采样周期的时延可以利用BP神经网络工具进行在线预测,文中还给出了一种新的可以应用于生产实践的网络控制系统推广模型.     

灰色控制理论在煤矿周期来压预测中的应用

本文利用灰色系统理论，将周期来压视为灾变：将工作面顶底板移近量和支柱平均工作阻力视为灰色特征量，利用数列预测与灾变预测相结合的方法，对工作面周期来压时间，强度进行预测，现场实践证明，该方法具有较高的精度和重要的应用价值。     

钱家营7煤工作面周期来压期间瓦斯涌出规律

为了预防钱家营矿7煤工作面开采时瓦斯异常涌出现象,采用FLAC数值模拟分析和现场监测的方法,确定周期来压前后工作面瓦斯涌出量峰值大小及其变化规律.研究表明:周期来压时工作面瓦斯涌出量的增大是采空区老顶垮落和工作面超前支承压力变化共同作用的结果.确定7煤层工作面周期来压步距15 m,来压时期平均瓦斯涌出量为正常时期的2.9倍左右.这将有助于提高采煤工作面周期来压期间瓦斯异常涌出的预测精度,并采取综合防治措施,减小来压对工作面瓦斯涌出的影响,预防瓦斯异常涌出和瓦斯灾害的发生,保障矿井安全生产.     

短期风速预测的相关方法及其应用研究

文章对持续法、BP神经网络和支持向量机(support vector machine,SVM)3种方法在提前24h风速预测中的应用进行了研究和比较。为了消除季节对预测结果的影响,针对某年12个月份分别建立预测模型,结果表明:在大多数情况下,BP神经网络和SVM算法的预测结果要优于持续法,并且SVM算法优于BP神经网络;但也有持续法优于BP神经网络和SVM算法及BP算法优于SVM算法的情况。因此不能绝对说某种算法优于另一种算法,应该根据具体情况来进行分析判断,或者通过组合预测来提高预测精度。     

PCA-BP在回采工作面瓦斯涌出量预测中的应用

为对回采工作面瓦斯涌出量进行准确预测,运用主成分回归分析以及BP神经网络原理和方法,结合现场实测数据,采用多元统计分析软件SPSS处理相关数据,研究影响回采工作面瓦斯涌出量各因素间的相关关系并提取主成分,以确定BP神经网络中的输入参数,建立BP神经网络进行预测.利用PCA-BP神经网络方法建立瓦斯涌出量预测模型.研究结果表明:采用PCA-BP神经网络方法的预测值与实际值最大相对误差为2.820%,最小相对误差为2.036%,平均相对误差为2.357%,较其他预测模型有更高精度.对降低事故发生率和矿井延深水平的回采工作面瓦斯涌出量预测具有较好的指导作用.     

PCA-BP神经网络在回采工作面瓦斯涌出量预测中的应用

为对回采工作面瓦斯涌出量进行准确的预测,运用主成分回归分析以及BP神经网络原理和方法,结合现场实测数据,采用多元统计分析软件SPSS(Statistical Product and Service Solutions)处理相关数据,研究了影响回采工作面瓦斯涌出量影响因素间的相关关系并提取主成分,以确定BP神经网络中的输入参数,从而建立BP神经网络进行预测.并利用PCA-BP神经网络的方法建立了瓦斯涌出量预测模型.研究结果表明:采用PCA-BP神经网络方法的预测值与实际值最大相对误差为2.820%,最小相对误差为2.036%,平均相对误差为2.357%,较其他预测模型有更高精度.对降低事故发生率和矿井延深水平的回采工作面瓦斯涌出量预测具有较好的指导作用.     

改进GA优化BP神经网络的短时交通流预测

为了提高BP神经网络预测模型对短时交通流的预测准确性,文章提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的短时交通流预测方法。由于模拟退火算法具有较强的局部搜索能力,能够在搜索过程中避免陷入局部最优解,因此引入模拟退火算法中的Metropolis接受准则来增加遗传算法的局部搜索能力,避免了遗传算法过早收敛和陷入局部最优解。通过改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解。仿真结果表明,该方法对短时交通流预测具有较好的预测精确性。     

基于过程神经网络的短期负荷预测

针对目前常用方法在解决负荷预测问题时,结果往往难以达到工程要求精度的现状,利用过程神经网络输入为时间函数以及预测精度高的特点,建立了基于过程神经网络的电力系统短期负荷预测模型;给出了模型的结构,基于函数正交基展开的离散数据拟合方法以及模型的学习算法.针对东北某地区电网的日负荷数据,进行了模型训练和负荷预测正确性的研究.结果表明,所建立的预测模型对负荷的预测准确率高,优于BP神经网络负荷预测模型的预测结果.     

基于改进灰色关联分析的BA-BP短期负荷预测

针对短期电力负荷随机性强、预测精度低等问题,提出了基于模糊灰色聚类与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测模型。采用模糊聚类方法选择相似日粗集,然后用改进的灰色关联分析法选取相似日;为了克服传统BP算法易陷入局部极值和收敛速度慢等问题,利用相似日集中的样本训练蝙蝠优化的BP神经网络预测模型。以某地区的历史数据为实际算例,将文中所提算法与普通的BP神经网络、传统灰色关联与蝙蝠优化的BP神经网络预测结果相比,结果表明所提方法有很高预测精度和稳定性,在实际中有一定应用价值。     

二进制数到BCD码转换的神经计算方法

提出用神经计算方法解决码制转换问题．设计和训练了一个可完成８输入、８输出的二进制数到ＢＣＤ码转换的ＢＰ网络．结果表明：人工种经网络可用于求解这类码制的转换问题．     

基于神经网络的中国汽车保有量建模与预测

利用改进的BP神经网络对中国2000年、2005年、2010年的汽车保有量进行预测,并与灰色预测的结果进行对比。结果表明,由于神经网络具有很强的学习与泛化能力,因此在处理具有一定程度不确定性的非线性系统的建模与预测方面,神经网络有很好的应用价值。     

天气数据模糊化处理对神经网络短期负荷预测模型的影响研究

介绍了一种简洁实用的基于模糊集的神经网络电力系统短期负荷预报方法,计及了天气和日期特征量．应用模糊集理论将天气和日期特征量模糊化后作为BP神经网络的一部分输入进行训练,同时考虑实际历史负荷数据构造了短期负荷预测模型,预测未来24h负荷．通过典型算例与普通BP方法预测结果相比,表明该方法是有效的并具有较高的预测精度．     

基于神经元网络的短期电力负荷预测

基于多层感知器可任意精度逼近线性或非线性函数的基本原理，提出一种考虑气候影响因素的多层前馈神经网络的短期负荷预测方法，并给出相应的反向传播算法（BP）的构造过程和训练方法，研究结果表明，基于神经元网络的短期电力负荷预测方法具有精度高的特点，负荷预测结果的相对误差小于3．67％。     

基于遗传算法的人工神经网络负荷预测研究

针对BP神经网络的固有缺陷,如训练速度慢,易收敛于局部极小点及全局搜索能力弱等,改进了传统BP算法,并采用遗传算法设计和优化神经网络结构参数,在此基础上建立了基于遗传算法的人工神经网络负荷预测模型,预测仿真结果表明,本文所提出的方法在预测精度和收敛速度方面均得到了改进。     

遗传算法优化BP神经网络的泊车位数量预测

为了提高停车场空余泊车位短时预测的精度,利用遗传算法优化BP(back propagation)神经网络的权值和阈值,建立了基于GABP(genetic algorithm back propagation)神经网络的有效泊车位数量的预测模型,并对该预测模型进行训练,最终得到最优解。实验结果表明,该方法对泊车位数量预测具有更高的预测精度,且非线性拟合能力显著。     

基于人工神经网络遥感图像分类的应用研究

阐述了遥感图像分类处理中应用BP神经网络的方法,在ENVI平台下,对基于BP神经网络的分类方法进行了研究。结果表明：基于BP网络神经的遥感图像分类效果是相当突出的,是一种非常有效地处理遥感图像的方法。     

基于DPCA-BP神经网络的中长期电力负荷预测方法

针对PCA-神经网络预测方法解决预测问题时,忽视数据自相关性而造成的预测结果难以满足实际工程要求精度的研究现状,建立了预测数据的增广矩阵.通过计算前l时刻数据确定增广矩阵的维数,并把得到增广后的预测数据作为BP神经网络的输入变量,建立了基于DPCA-BP神经网络的预测模型,给出了模型结构.该模型能有效地去除自变量系统中与因变量无关的数据信息,增加自变量系统中数据的自相关性.算例比较分析表明,所建立模型的模型成分解释性增强,预测精度提高,预测效果优于PCA-BP神经网络方法.