LVQ-GA-BP神经网络在煤矿瓦斯涌出量预测中的应用

"该文提出了一种结合学习向量量化神经网络（LVQ）与遗传算法优化的BP神经网络（GA-BP）方法，用于预测煤矿瓦斯涌出量。通过对影响因素进行分类和选择主要因素，然后利用GA优化BP网络的权重和阈值，提高了预测模型的精度和收敛速度。在实际应用中，与传统的BP神经网络模型对比，LVQ-GA-BP模型的平均相对误差更低，网络训练效率更高。文章主要探讨了煤矿瓦斯涌出量的影响因素，包括瓦斯含量、煤层深度、煤层厚度等14个因素，并指出LVQ网络在数据预处理中的优势，能够减少输入数据的数量，提升预测性能。" 在煤矿安全生产中，瓦斯涌出量的准确预测是保障矿井安全和经济效益的关键。现有的预测模型通常涉及多个输入因子，这可能导致数据获取困难，影响网络的收敛速度。针对这一问题，本文提出的LVQ-GA-BP神经网络模型提供了一个解决方案。LVQ神经网络首先对影响瓦斯涌出量的14个因素进行分类，筛选出关键因素，这一步骤无需对输入数据进行复杂的预处理，如归一化。接着，遗传算法（GA）被用来优化BP神经网络的权重和阈值，以加快网络的训练速度，同时提高预测的准确性。 LVQ网络是一种监督式学习算法，它通过调整网络节点之间的距离来实现数据分类，对于非线性关系的处理能力强。而BP神经网络作为常用的前馈神经网络，通过反向传播算法更新权重，但其在处理大型或高维度数据时可能会遇到过拟合和收敛速度慢的问题。通过GA的优化，这些问题得到了缓解，GA能够全局搜索最优权重和阈值组合，避免局部最优。 实验结果显示，LVQ-GA-BP模型的平均相对误差仅为0.025 51，显著优于BP神经网络的平均绝对误差，证明了该模型在预测煤矿瓦斯涌出量方面的优越性。此外，模型的收敛速度也有显著提升，这对于实时监测和预警系统至关重要，因为它能更快地给出预测结果，以便于采取相应的安全措施。 基于LVQ-GA-BP神经网络的预测模型为煤矿瓦斯涌出量的预测提供了一种有效且高效的工具，有助于提升煤矿的安全管理水平，预防瓦斯灾害的发生，对煤炭行业的安全生产具有重要意义。