本文關(guān)鍵詞： 礦井通風風速預(yù)測 遺傳算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP算法　出處：《河南理工大學學報(自然科學版)》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：礦井通風風速的準確預(yù)測對提高礦井安全性具有重要意義。為提高礦井通風風速預(yù)測的準確度,提出一種基于改進遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井通風風速預(yù)測方法。該方法采用前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立礦井通風風速預(yù)測模型,將排序選擇策略和概率生存策略相結(jié)合,從而代替?zhèn)鹘y(tǒng)選擇算子,得到一種改進遺傳算法。采用改進遺傳算法對網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)權(quán)值和閾值進行全局搜索,在此基礎(chǔ)上,再利用BP算法進行局部尋優(yōu),從而得到網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值。采用礦井工作面的數(shù)據(jù)作為實驗數(shù)據(jù)進行仿真預(yù)測,并與已有的幾種模型進行比較,仿真結(jié)果表明,該模型提高了礦井通風風速的預(yù)測精度。
[Abstract]:The accurate prediction of mine ventilation wind speed is of great significance to improve mine safety, in order to improve the accuracy of mine ventilation wind speed prediction, Based on improved genetic algorithm and BP neural network, a mine ventilation wind speed prediction method is proposed, in which the forward neural network is used to establish the mine ventilation wind speed prediction model, and the ranking selection strategy and the probability survival strategy are combined. Instead of the traditional selection operator, an improved genetic algorithm is obtained. The improved genetic algorithm is used to search the optimal weights and thresholds of the network globally, and then the BP algorithm is used for local optimization. The weight and threshold of the network are obtained, and the data of mine face are used as experimental data for simulation prediction. The simulation results show that the model can improve the prediction accuracy of mine ventilation wind speed.
【作者單位】： 武漢理工大學自動化學院;
【基金】：湖北省自然科學基金資助項目(2015CFB586)
【分類號】：TD72;TP18

【參考文獻】

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【共引文獻】

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6 袁，

本文編號：1515737