LVQ-CPSO-BP算法优化预测煤体瓦斯渗透率研究

"该研究提出了一种基于学习向量量化神经网络（LVQ）分类、混沌粒子群优化算法（CPSO）优化和BP神经网络预测的LVQ-CPSO-BP方法，用于提高煤体瓦斯渗透率的预测精度。通过对煤层埋深、有效应力、温度、瓦斯压力和抗压强度五个关键因素的筛选，该方法在宏观和微观层面进行数据划分，以提高预测准确性。LVQ分类器用于微观样本参数的识别，BP神经网络进行学习和预测，CPSO则用于优化神经网络的权重和阈值。通过比较LVQ-CPSO-BP算法与其他算法（如BP、GA-BP和PSO-BP）的预测结果，证实了LVQ-CPSO-BP算法在预测瓦斯渗透率时的优越性，特别是在有效应力较低的情况下，其预测精度更高。" 在煤体瓦斯渗透率预测领域，传统的BP神经网络由于其收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题，导致预测精度不理想。为了改善这一情况，研究者引入了LVQ-CPSO-BP算法，这是一种结合了多种先进算法的复合模型。LVQ神经网络是一种监督式的学习方法，它通过竞争学习机制对样本进行分类，可以有效地处理离散数据，提高分类效果。在这个研究中，LVQ用于处理微观样本参数，根据有效应力的拐点特征进行分类。 混沌粒子群优化算法（CPSO）是粒子群优化算法（PSO）的一种改进形式，引入了混沌理论，使得粒子在搜索空间中的运动更具探索性和全局性，从而能够更高效地寻找全局最优解。CPSO在这里被用来优化BP神经网络的权重和阈值，以提升网络的预测性能，减少预测误差。 BP神经网络作为多层前馈网络，其工作原理是通过反向传播误差来调整网络的权重和阈值，实现从输入到输出的非线性映射。在LVQ-CPSO-BP方法中，BP神经网络接收到LVQ分类后的样本，进行学习训练并生成预测结果。 通过对比分析，LVQ-CPSO-BP算法的预测结果不仅在整体上与实测值高度吻合，而且在有效应力较小的条件下，其预测精度优于其他算法。这表明该方法在考虑煤体瓦斯渗透率的复杂影响因素时，能够提供更准确的预测，对于煤矿安全管理和瓦斯防治具有重要的实际意义。 关键词: 瓦斯渗透率；学习向量量化神经网络（LVQ）；混沌粒子群优化算法（CPSO）；BP神经网络