改进遗传算法与BP神经网络提升矿井通风风速预测精度

矿井通风风速的精确预测对于保障矿井安全具有至关重要的作用。针对这一问题，苏义鑫、戈乐和程诗佳在《河南理工大学学报(自然科学版)》上发表了一篇名为"基于改进遗传算法和BP神经网络的矿井通风风速预测"的研究论文。他们提出了一个创新的方法，旨在提升矿井通风风速预测的精度。 该研究的核心是结合了改进遗传算法与BP神经网络。首先，他们构建了一个前向神经网络模型，这个模型作为预测的基础架构。传统的遗传算法通常采用特定的选择算子进行优化，而他们的改进在于引入了排序选择策略和概率生存策略，这不仅提升了算法的效率，还使得搜索过程更为智能，能够更好地适应复杂的问题空间。 改进遗传算法被用来对神经网络的权值和阈值进行全局优化，确保找到最佳参数组合。接着，作者利用BP（Backpropagation）算法进行局部调整，进一步精细化网络性能，提高预测的准确性。这种方法的优势在于它既能从全局视角优化，又能细致地挖掘局部特征，从而实现更精准的预测结果。 作者们利用实际矿井工作面的数据进行了仿真预测，并将其结果与现有的几种预测模型进行了对比。实验结果显示，他们的新方法显著提高了矿井通风风速的预测精度，这对于预防潜在的事故风险，提升矿山管理的科学性具有显著的价值。 该研究的关键点集中在矿井通风风速预测、遗传算法的应用、神经网络特别是BP神经网络的优化技术，以及如何通过这些技术手段提升预测的准确性。这篇论文的发表，不仅提供了实用的预测工具，也对矿井通风管理领域的发展产生了积极影响，推动了相关技术在实践中的应用和优化。