遗传算法优化BP神经网络预测煤矿爆破振动特征

"基于遗传BP神经网络的煤矿爆破振动特征参量预测" 本文主要探讨了如何利用遗传算法优化的BP神经网络（GA-BP神经网络）来预测煤矿爆破振动的特征参量，以解决爆破振动带来的诸多问题。爆破振动在煤矿开采中是一个重要的议题，因为它可能导致地面建筑损坏、生产安全风险增加以及环境影响。传统的监测方法存在数据离散、计算非线性等挑战，而BP神经网络由于其自学习和自适应能力，常被用于处理复杂的非线性问题。 遗传算法（GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，它能够全局搜索最优解，避免BP神经网络可能陷入局部最优的情况。论文中，GA-BP神经网络模型被用来拟合爆破振动参数与特征参量之间的复杂非线性关系。通过训练和验证，该模型显示出了较高的预测精度和稳定性，相对误差通常保持在10%以内。 研究表明，GA-BP神经网络模型在实际工程应用中表现出色，尤其对于那些难以直接测量的爆破振动特征参量，可以进行有效预测，同时也降低了人力物力的投入。与传统经验公式和单纯的BP神经网络模型相比，GA-BP模型在处理复杂非线性问题时更具有优势。 此外，该模型对样本数量的要求不高，即使在小样本情况下也能提供准确的预测，这使得它适用于多因素影响的参数预测问题。由于其灵活性和较低的工作量，GA-BP神经网络模型在煤矿爆破振动预测领域具有广泛的适用性。 关键词涉及遗传算法、BP神经网络、爆破振动、特征参量预测以及煤矿爆破参数，这些关键词表明该研究结合了人工智能方法与矿业工程实践，为提高煤矿安全生产和减少爆破振动影响提供了新的技术手段。论文的结果和结论对于进一步优化爆破作业、降低振动影响、保障矿山安全具有重要的理论与实践价值。