| 基于IQPSO-BP算法的煤矿瓦斯涌出量预测 |
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| 引用本文： | 程加堂,艾莉,熊燕.基于IQPSO-BP算法的煤矿瓦斯涌出量预测[J].矿业安全与环保,2016(4):38-41. |
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| 作者姓名： | 程加堂 艾莉 熊燕 |
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| 作者单位： | 红河学院工学院 |
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| 基金项目： | 云南省教育厅科学研究基金项目(2012Y450) |
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| 摘 要： | 针对煤矿回采工作面瓦斯涌出的非线性特征,提出一种基于改进量子粒子群优化BP神经网络(IQPSO-BP)的瓦斯涌出量预测方法。鉴于量子粒子群算法的遍历能力有限,采用混沌序列来初始化量子的初始角位置。同时,采用凸函数调整惯性权重,以平衡算法的全局勘探和局部开发能力。并依此来优化BP神经网络的权值、阈值参数,进而建立了瓦斯涌出量预测模型。试验结果表明,IQPSO-BP算法具有较强的泛化能力及较高的预测精度,可有效用于煤矿瓦斯涌出量的预测。
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| 关 键 词： | 瓦斯涌出量 预测 改进量子粒子群优化算法 BP神经网络 |
Coal Mine Gas Emission Prediction Based on IQPSO-BP Algorithm |
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| CHENG Jiatang;AI Li;XIONG Yan.Coal Mine Gas Emission Prediction Based on IQPSO-BP Algorithm[J].Mining Safety & Environmental Protection,2016(4):38-41. |
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| Authors: | CHENG Jiatang;AI Li;XIONG Yan |
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| Affiliation: | CHENG Jiatang;AI Li;XIONG Yan;School of Engineering,Honghe University; |
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