發(fā)布時(shí)間：2017-08-23 09:25

  本文關(guān)鍵詞：基于IQPSO-BP算法的煤礦瓦斯涌出量預(yù)測(cè)

  更多相關(guān)文章： 瓦斯涌出量 預(yù)測(cè) 改進(jìn)量子粒子群優(yōu)化算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

【摘要】：針對(duì)煤礦回采工作面瓦斯涌出的非線性特征,提出一種基于改進(jìn)量子粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(IQPSO-BP)的瓦斯涌出量預(yù)測(cè)方法。鑒于量子粒子群算法的遍歷能力有限,采用混沌序列來(lái)初始化量子的初始角位置。同時(shí),采用凸函數(shù)調(diào)整慣性權(quán)重,以平衡算法的全局勘探和局部開(kāi)發(fā)能力。并依此來(lái)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值、閾值參數(shù),進(jìn)而建立了瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型。試驗(yàn)結(jié)果表明,IQPSO-BP算法具有較強(qiáng)的泛化能力及較高的預(yù)測(cè)精度,可有效用于煤礦瓦斯涌出量的預(yù)測(cè)。
【作者單位】： 紅河學(xué)院工學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 瓦斯涌出量 預(yù)測(cè) 改進(jìn)量子粒子群優(yōu)化算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：云南省教育廳科學(xué)研究基金項(xiàng)目(2012Y450)
【分類號(hào)】：TD712.5
【正文快照】： 瓦斯是危及煤礦安全生產(chǎn)的主要自然災(zāi)害因素之一,由其引起的安全問(wèn)題占煤礦安全生產(chǎn)事故的80%以上[1]。因此,準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)瓦斯涌出量,對(duì)保證礦井安全生產(chǎn)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。近年來(lái),針對(duì)瓦斯涌出量的預(yù)測(cè)研究,相關(guān)人員提出了一系列的模型和方法。付華等[2]利用蟻群算法(ACO)對(duì)E

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：724252