基于MMAS-BP的煤与瓦斯突出强度预测

• 作者: 徐绍坤 程加堂 艾莉
• 来源期刊: 中国安全科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 最大-最小蚂蚁系统(MMAS) 神经网络 煤与瓦斯突出强度 优化 预测
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 安全工程技术科学
• 页码范围: 77-81
• 分类号: X936
• 字数: 3704字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3033.2011.09.013

摘要

为提高煤与瓦斯突出强度的预测精度及预测速度,用最大最小蚂蚁系统和BP神经网络相结合的方法进行预测模型设计.根据煤与瓦斯突出强度及其主要影响因素之间的关系数据,建立其神经网络的预测模型.以网络的权值和阈值为自变量,网络误差为目标函数,通过蚁群算法的迭代运算,搜索出误差的全局最小值,以实现BP神经网络的初始权值、阈值优化,并用优化后的网络进行瓦斯突出强度的预测.实例结果表明,MMAS-BP算法的预测值均方差为0.089,约为BP神经网络的0.1倍,且输出稳定性好,适用于煤与瓦斯突出强度的预测.