【摘要】：煤礦瓦斯災害是制約礦井安全生產(chǎn)的主要自然災害之一，嚴重影響著工人的生命及財產(chǎn)安全，因此認識瓦斯災害發(fā)生的規(guī)律和特征、實現(xiàn)瓦斯涌出量的準確預測是防治瓦斯災害的有效手段，對加強煤礦安全生產(chǎn)有著重要意義。 由于煤礦瓦斯系統(tǒng)是一個復雜的、時變的非線性動態(tài)系統(tǒng)，因此利用傳統(tǒng)的線性預測方法建立的預測模型很難滿足工程實際的需要�；诖�，本文提出一種新的智能優(yōu)化算法：混沌免疫遺傳優(yōu)化算法(Chaotic Immune Genetic Optimization Algorithm, CIGOA)，利用其與Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(Elman Neural Network, ENN)有機融合，建立基于CIGOA-ENN耦合算法的非線性動態(tài)系統(tǒng)辨識模型，用于瓦斯涌出量的預測，為瓦斯災害的防治提供決策服務。 論文首先對Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的性能進行了分析，介紹了其優(yōu)缺點，對于該神經(jīng)網(wǎng)絡收斂速度慢、易早熟的問題，提出利用遺傳算法對其進行改進。接下來分析了遺傳算法(GeneticAlgorithm, GA)的運行機理，針對GA在求解多峰、高維、非線性優(yōu)化問題時，容易早熟收斂的缺陷，論文引入人工免疫思想和混沌優(yōu)化思想，對GA進行改進，提出了混沌免疫遺傳優(yōu)化算法。該算法在種群進化過程中，對個體進行克隆擴增、自適應交叉、混沌變異、免疫選擇，以改善算法的全局搜索能力，提高其搜索精度。然后，將CIGOA與Elman神經(jīng)網(wǎng)絡融合，利用CIGOA對Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)值與閾值進行尋優(yōu)，建立基于CIGOA-ENN耦合算法的瓦斯涌出量系統(tǒng)辨識模型，并利用礦井監(jiān)測到的各項歷史數(shù)據(jù)進行仿真。試驗結(jié)果表明，該模型與BPNN、GA-ENN等神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型相比，其收斂速度更快、收斂精度更高、魯棒性更強，為解決煤礦瓦斯涌出量的預測問題提供了一個行之有效的方法。
【圖文】：

神經(jīng)網(wǎng)絡具有極強的自學中，不需要對瓦斯涌出量與其他經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練即可，它能，從而發(fā)現(xiàn)人類尚未認識到的事提下，將動態(tài)反饋型 Elman 神經(jīng)概述的結(jié)構(gòu)和學習方式腦神經(jīng)活動進行學習、判斷、推)互相連接而形成的復雜網(wǎng)絡系統(tǒng)絡單元，其模型如圖 2.1 所示[18

遼寧工程技術(shù)大學碩士學位論文1 )nj ij ijx w 網(wǎng)絡一般由輸入層、中間層、輸出層組成。各層神經(jīng)元數(shù)結(jié)果傳遞給中間層，中間層是網(wǎng)絡的內(nèi)部處理單元層，通征提取等處理過程，，特別地，中間層與外部隔離，因此被果。網(wǎng)絡不受辨識系統(tǒng)的模型限制，而是僅僅根據(jù)被控系統(tǒng)給斷的訓練學習，從而得到一個輸入與輸出數(shù)據(jù)間的數(shù)學關統(tǒng)辨識具有很好的效果[19]。其基本工作原理如圖 2.2。
【學位授予單位】：遼寧工程技術(shù)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TD712.5

【參考文獻】

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本文編號：2551344