智能矿井：GA-PSO-BP混合算法提升CO气体监测精度

本文主要探讨了在矿井工作面复杂多变的温湿度条件下，以及悬浮煤尘对CO气体浓度精确测量造成的影响下，提出了一种创新的解决方案——基于GA-PSO-BP混合优化算法的矿井CO气体监测系统设计。系统由9个样本采样节点构成，每个节点采用红外气体传感器作为感知设备，以捕捉CO气体浓度数据。关键在于，决策端采用了一种特别的神经网络算法，即结合遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）的BP神经网络，对感知端的数据进行温湿度补偿，以提高在极端环境中的监测准确性。 传统的BP神经网络算法和单纯的粒子群优化BP神经网络在处理这类复杂环境中的表现可能受限。然而，通过混合优化方法，GA-PSO-BP算法能够在寻优过程中充分利用两种算法的优点，提高CO气体浓度预测的精度。实验结果显示，与常规算法相比，使用混合优化的BP神经网络后，9个测试样本节点返回监测中心的CO气体浓度的最大误差控制在1.30%以内，这个结果显著满足了井下气体监测所需的高精度要求。 该研究的创新之处在于其智能矿井技术的应用，通过混合优化算法提高了系统对极端环境的适应性和稳定性。索艳春，作为论文的主要作者，他是一位具有深厚理论背景和实践经验的工程师，致力于矿用装备智能化和自动化的研发工作。他的研究成果对于提升煤矿安全、保障矿工健康以及优化矿井管理具有重要意义。 本文的研究成果不仅填补了现有技术在复杂矿井环境下CO气体监测的空白，也为其他领域的智能感知和环境补偿提供了新的思路。通过DOIs（Digital Object Identifier）引用，读者可以进一步深入探讨这一前沿技术，并将其应用到实际的工业环境中，推动科技进步和产业革新。