遗传算法与BP神经网络的结合在瓦斯突出风险预测中的应用

该文针对煤与瓦斯突出风险预测问题,利用BP神经网络建立预测模型,通过遗传算法对神经网络的权值和阈值优化,提高网络预测的精度。利用采集的前10组数据对网络进行训练,利用11~20组数据对预测模型进行检验,并且将检验结果与自适应BP神经网络的预测结果进行比较。结果表明:遗传算法与网络预测模型结合后的预测值跟实测值的绝对误差由原来的-0.011 9~0.200 0缩小到-0.001 3~0.061 1,提高了预测精度。