遗传算法优化的BP神经网络在复杂煤岩层对比中的应用

"基于改进的反向传播神经元网络复杂煤岩层对比方法研究" 本文主要探讨了如何提高复杂地区煤岩层对比的准确率，针对反向传播神经元网络（BP神经网络）在权值和阈值初始化时可能出现的问题，提出了一种结合遗传算法（GA）与传统BP神经网络的改进方法。在BP神经网络中，权值和阈值的初始设定对网络的收敛性和最终结果有很大影响，当初始值选择不当，可能会导致无解或者低效的解决方案。为此，研究者将遗传算法引入到神经网络的权值和阈值初始化过程中，利用遗传算法寻找全局最优解的近似值。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，能够搜索到全局范围内的最优解，而BP神经网络的梯度下降法则擅长于在局部区域寻找精确解。通过将两种方法结合，首先利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行全局优化初始化，随后使用这些优化后的初始值训练BP神经网络，使得网络在训练过程中能更快地收敛到更优解。 在实际应用中，研究人员采用了测井曲线，并利用小波变换技术分析沉积旋回，这种分析方法有助于提取煤岩层的特征信息，进一步提升对比的准确性。将这种方法应用于钱营孜煤矿的复杂煤岩层对比，结果显示，改进的对比方法相比于传统的单一方法或简单的组合方法，具有更好的效果。 煤岩层对比在煤田地质勘探中扮演着至关重要的角色，特别是在像钱营孜煤矿这样地质条件复杂的地区，其目的是确定煤层间的对应关系，为地质勘探、生产勘探和煤矿开采提供基础数据。传统的对比方法包括标志层法、岩相—旋回特征对比法、古生物法等，但随着科技的进步，新的对比技术如测井曲线法和本文提出的基于改进神经网络的方法，正在逐步改善和增强对比的精度和效率。 通过遗传算法与BP神经网络的结合，不仅可以避免传统BP网络可能遇到的局部最优问题，还能有效利用全局搜索的优势，这对于解决复杂煤岩层对比中的难题具有重要意义。这一方法的实施，不仅提高了对比的准确性，也为未来在类似复杂地质环境下的煤层对比工作提供了新的思路和技术支持。