遗传算法优化BP网络提升瓦斯涌出量预测精度

本文主要探讨了如何提升采煤工作面瓦斯涌出量预测的效率和准确性。针对BP神经网络在瓦斯预测中的局限性，如收敛速度慢、容易陷入局部最优解以及网络结构确定困难等问题，作者提出了一种创新的方法。他们将遗传算法这一强大的全局优化工具与传统的BP神经网络相结合，形成一种遗传算法优化的BP网络模型。遗传算法以其自适应性、全局搜索能力和并行处理特性，帮助优化神经网络的连接权重和拓扑结构。 在模型构建过程中，BP神经网络被设计成三层结构，包括输入层、隐藏层和输出层，通过学习样本数据来识别瓦斯涌出量的潜在规律。遗传算法则参与到这个过程中，通过模拟自然选择和遗传机制，不断寻找最佳的权重和拓扑配置，从而提高预测模型的性能。这种方法的优势在于能够跳出局部最优，寻求全局最优解，从而提高预测精度。 作者以韩城下峪口煤矿为例，实际应用了这种遗传算法优化的BP网络模型。实验结果显示，改进后的模型预测精度显著提高，显示出了很好的实用价值。这对于煤矿瓦斯防治工作的决策支持和风险评估具有重要意义，也为其他领域的预测问题提供了新的解决方案思路。 这篇文章的研究内容涉及了遗传算法在神经网络优化中的应用，尤其是在复杂系统如瓦斯涌出量预测中的实际应用，这无疑拓展了神经网络技术在工业领域的应用范围，并可能推动相关领域的技术进步。