粒子群优化的BP神经网络煤层瓦斯预测模型

"基于粒子群神经网络的煤层瓦斯含量预测" 本文主要探讨了如何改进传统的BP神经网络在预测煤层瓦斯含量时存在的问题，如收敛速度慢和预测可靠性低。作者刘景艳和王福忠提出了一种结合粒子群优化算法（PSO）的BP神经网络模型，以提高预测的准确性和效率。 煤层瓦斯含量的预测对于煤矿安全至关重要，因为它直接影响到矿井的安全状况。BP神经网络由于其非线性映射能力和自学习能力，常被用于此类预测任务。然而，BP网络在训练过程中容易陷入局部最优，导致预测结果不准确且收敛速度慢。针对这一问题，作者引入了粒子群优化算法。 粒子群优化算法是一种全局优化技术，模拟了鸟群寻找食物的过程，能够有效地搜索解决方案空间，避免陷入局部最优。在本文中，PSO被用来优化BP神经网络的隐含层神经元数量和连接权重，以提升网络的收敛速度和全局搜索能力。通过调整这些参数，可以改善网络的性能，并提高预测的准确性。 在实际应用中，研究人员使用现场实测的煤层瓦斯数据构建了粒子群神经网络的训练和检验样本集。通过对模型进行训练和验证，仿真结果表明，该结合粒子群优化的预测模型显著提高了网络的收敛速度，减少了陷入局部最优的可能性，同时增强了预测的可靠性和精度。 关键词：煤层瓦斯含量、粒子群算法、神经网络、预测模型 这一研究工作不仅提升了预测模型的技术性能，也为煤矿安全提供了更为可靠的预测工具，有助于预防瓦斯事故的发生，确保煤矿作业的安全。该方法的创新之处在于利用了生物群体智能优化策略来改进传统的人工神经网络，为未来类似的预测问题提供了新的解决思路。