發(fā)布時間：2018-02-21 10:40

  本文關(guān)鍵詞： 安全管理工程 混沌免疫遺傳優(yōu)化算法 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測 絕對瓦斯涌出量　出處：《安全與環(huán)境學(xué)報》2015年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在煤礦瓦斯災(zāi)害中,煤礦瓦斯突出是導(dǎo)致瓦斯重特大事故的主要原因之一。目前常用的基于反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GA-ENN)耦合算法等建立瓦斯涌出量預(yù)測模型的預(yù)測方法在收斂性和精度上均存在一定的缺陷。提出了一種利用混沌免疫遺傳優(yōu)化算法(CIGOA)對Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行改進的新型智能優(yōu)化算法來增強粒子的活性,提高其局部搜索能力和全局優(yōu)化能力,克服了遺傳算法(GA)的固有缺陷。對煤礦現(xiàn)場跟蹤實測后進行仿真分析,結(jié)果表明:運用提出的CIGOA-ENN預(yù)測模型預(yù)測的最大相對誤差為4.47%,最小相對誤差為1.12%,平均相對誤差為2.27%,明顯小于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GA-ENN等預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果,表明CIGOA-ENN預(yù)測模型的輸出結(jié)果更精確,對瓦斯涌出量預(yù)測系統(tǒng)的辨識誤差更小,性能更優(yōu)越。
[Abstract]:In the coal mine gas disaster in coal mine gas outburst is one of the main causes of gas accidents. The current commonly used based on back-propagation (BP) neural network and genetic algorithm -Elman neural network (GA-ENN) algorithm to establish coupling prediction of gas emission quantity prediction model method has defects in convergence and accuracy. Proposed a chaotic immune genetic optimization algorithm (CIGOA) to improve the new intelligent optimization algorithm to enhance the particle activity on the Elman neural network, improve the ability of local search and global optimization ability of genetic algorithm to overcome the inherent defects (GA). The simulation analysis of the mine site tracking test results show that the proposed CIGOA-ENN model predicts the maximum relative error is 4.47%, the minimum relative error is 1.12%, the average relative error is 2.27%, significantly less than the BP neural network and GA- The prediction results of ENN and other prediction models show that the output result of CIGOA-ENN prediction model is more accurate, and the identification error of gas emission prediction system is smaller and the performance is better.

【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)機械工程學(xué)院;遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51274118,70971059) 遼寧省科技攻關(guān)基金項目(2011229011)
【分類號】：TD712.5;TP183

【參考文獻】

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本文編號：1521754