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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引用本文: | 赵焕平.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[J].南阳理工学院学报,2023(4):35-39. |
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作者姓名: | 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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基金项目: | 河南省科技攻关项目(142102210554); |
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摘 要: | 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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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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