基于IQPSO-BP算法的煤矿瓦斯涌出量预测

发布时间：2017-08-23 09:25

  本文关键词：基于IQPSO-BP算法的煤矿瓦斯涌出量预测

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【摘要】：针对煤矿回采工作面瓦斯涌出的非线性特征,提出一种基于改进量子粒子群优化BP神经网络(IQPSO-BP)的瓦斯涌出量预测方法。鉴于量子粒子群算法的遍历能力有限,采用混沌序列来初始化量子的初始角位置。同时,采用凸函数调整惯性权重,以平衡算法的全局勘探和局部开发能力。并依此来优化BP神经网络的权值、阈值参数,进而建立了瓦斯涌出量预测模型。试验结果表明,IQPSO-BP算法具有较强的泛化能力及较高的预测精度,可有效用于煤矿瓦斯涌出量的预测。
【作者单位】： 红河学院工学院;
【关键词】： 瓦斯涌出量 预测 改进量子粒子群优化算法 BP神经网络
【基金】：云南省教育厅科学研究基金项目(2012Y450)
【分类号】：TD712.5
【正文快照】： 瓦斯是危及煤矿安全生产的主要自然灾害因素之一,由其引起的安全问题占煤矿安全生产事故的80%以上[1]。因此,准确地预测瓦斯涌出量,对保证矿井安全生产具有重要的现实意义。近年来,针对瓦斯涌出量的预测研究,相关人员提出了一系列的模型和方法。付华等[2]利用蚁群算法(ACO)对E

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本文编号：724252