基于粒子群神经网络的煤层瓦斯含量预测

• 作者: 刘景艳 王福忠
• 来源期刊: 河南理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 瓦斯含量 粒子群 神经网络 预测模型
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 安全工程
• 页码范围: 724-727
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 1900字
• 语种: 中文

摘要

针对BP神经网络在煤层瓦斯含量预测中的局限性,如收敛速度慢和可靠性差等缺点,根据煤层瓦斯含量与其影响因素之间相互作用和耦合的特点,建立了粒子群算法和BP神经网络相结合的煤层瓦斯预测模型.在采用BP网络对煤层瓦斯含量进行预测的基础上,采用粒子群算法优化隐含层神经元个数和网络中的连接权值,并根据现场的实测数据,提出了粒子群神经网络训练和检验样本集,对预测模型进行训练和检验.仿真结果表明,该预测模型加快了网络收敛的速度,克服了易陷入局部极小的问题,具有可靠性强和预测精度高等特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王福忠	河南理工大学电气工程与自动化学院	145	738	11.0	18.0
2	刘景艳	河南理工大学电气工程与自动化学院	30	169	7.0	11.0