基于WPA-SFLA算法的瓦斯突出预测方法

• 作者: 史勃 张环宇 朱军 荣胜波 黄益泽
• 来源期刊: 辽宁工程技术大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 瓦斯突出 预测模型 非线性 残差方差比策略 狼群-蛙跳算法
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 653-659
• 页数: 7页
• 分类号: TD712
• 语种: 中文

摘要

针对煤矿工作面瓦斯突出系统的非线性、复杂性、不确定性等特点,提出了狼群-蛙跳算法与Elman神经网络结合的耦合方法用于煤与瓦斯突出的非线性映射.依据预测残差方差比检验策略确定动态训练样本集,可实时的对Elman网络权值、阈值寻优,建立了基于狼群-蛙跳最优估计的瓦斯突出预测模型,并结合矿井监测数据进行实例分析.试验结果表明:采用动态的训练样本和网络结构建立的狼群-蛙跳与ENN模型跟踪能力好,收敛速度快,有效地实现了瓦斯突出危险性预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱军	中国科学院沈阳自动化研究所	40	288	9.0	15.0
2	史勃	中国科学院沈阳自动化研究所	10	34	4.0	5.0
3	张环宇	中国科学院沈阳自动化研究所	7	19	2.0	4.0
4	荣胜波	中国科学院沈阳自动化研究所	8	17	2.0	4.0
5	黄益泽	中国科学院沈阳自动化研究所	2	1	1.0	1.0