遗传算法优化BP神经网络在瓦斯浓度预测中的应用研究

"该研究通过结合遗传算法(GA)与BP神经网络，提出了一种新的瓦斯浓度预测方法，旨在提升预测精度和稳定性。利用BP神经网络的非线性函数逼近能力，配合遗传算法的全局搜索特性，优化神经网络的权重和阈值，构建GA-BP混合模型。实验证明，GA-BP算法在预测瓦斯浓度方面相比于传统的BP神经网络，表现出更高的准确性和更强的稳定性。" 文章深入探讨了矿井瓦斯浓度预测的重要性和现有方法的局限性。传统的基于BP神经网络的预测模型虽然能够处理复杂的非线性关系，但在权值和阈值优化上可能陷入局部最优，导致预测效果不稳定。为解决这一问题，作者们提出了将遗传算法引入到BP神经网络的优化过程中。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法，其优点在于能够进行全局搜索，避免局部最优，这正是BP神经网络在训练过程中可能出现的问题。通过遗传算法优化神经网络的参数，可以改善BP网络的收敛性能和预测精度。 在GA-BP混合模型中，首先使用遗传算法生成初始的神经网络权重和阈值种群，然后通过适应度函数评估每个个体的性能。经过多代的交叉、变异和选择操作，种群中的优秀参数会被保留并逐渐演化，最终得到优化后的神经网络参数，用于瓦斯浓度的预测。 实验结果证实了GA-BP模型的有效性，不仅提高了预测精度，还增强了模型的稳定性。这对于矿井安全尤为重要，因为准确预测瓦斯浓度有助于预防瓦斯爆炸事故，保障矿工的生命安全。 此外，文章还指出了未来可能的研究方向，包括优化遗传算法的参数设置，探索其他优化算法与BP神经网络的结合，以及将模型应用于更广泛的环境监测和预测任务。 关键词: 瓦斯浓度预测，BP神经网络，遗传算法，矿井安全，非线性函数逼近 中图分类号: TD712 指的是煤炭工业技术，文献标志码:A 通常表示该文章是原创性的科学研究。文章在网络出版后，方便了同行学者的查阅和引用，进一步推动了相关领域的学术交流。 总结来说，这项研究为矿井瓦斯浓度预测提供了新的思路，通过集成遗传算法和BP神经网络的优势，创建了一个更为精确且稳定的预测工具，对于矿井安全管理和灾害预防具有重要的实践价值。