基于改进果蝇优化GRNN的冲击地压预测研究

发布时间：2018-05-11 08:12

  本文选题：改进果蝇算法 + 冲击地压　； 参考：《矿业研究与开发》2017年10期

【摘要】：针对煤矿开采过程中非线性,强耦合性等特点所致的动力灾害难以预测的问题,选用一种新的线性生成机制(LGMS)改进果蝇算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的方法,建立了冲击地压煤岩灾害预测模型。采用LGMS改进FOA,避免FOA优化GRNN时陷入局部最优,增强了其搜索全局最优解的能力,提高了GRNN的收敛性与和预测精度。选取冲击地压前的电磁辐射、声发射、红外辐射3个主要指标,根据3种指标的单项危险指数求得综合危险指数,构建冲击地压动力灾害预测的LGMSFOAGRNN模型。研究表明,所构建的LGMSFOA-GRNN模型具有很好的预测能力和泛化能力。
[Abstract]:In view of the difficulty of predicting the dynamic disasters caused by the characteristics of nonlinear and strong coupling in coal mining, a new linear generation mechanism (LGMS) is used to improve the algorithm of fruit fly (FOA) to optimize the generalized regression neural network (GRNN). A prediction model of coal and rock hazards in rock burst is established. In order to avoid falling into local optimum when FOA optimizes GRNN, LGMS is adopted to improve the ability of searching global optimal solution, and the convergence and prediction accuracy of GRNN are improved. Three main indexes of electromagnetic radiation, acoustic emission and infrared radiation before shock ground pressure were selected. According to the single hazard index of three indexes, the comprehensive hazard index was obtained, and the LGMSFOAGRNN model for prediction of shock ground pressure dynamic disaster was constructed. The research shows that the LGMSFOA-GRNN model has good predictive ability and generalization ability.
【作者单位】： 华北理工大学电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(51474086)
【分类号】：TD324

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本文编号：1873156