基于KPCA和CIPSO-PNN的煤与瓦斯突出强度辨识模型

为了实现对煤与瓦斯突出强度等级的准确辨识,提出将核主成分分析( KPCA)和改进概率神经网络相结合,建立煤与瓦斯突出的强度辨识模型。根据煤层条件和生产条件,确定影响煤矿瓦斯突出的相关基础参数并对其进行测定,采用KPCA对该参数集进行降维处理,提取出可以表征煤与瓦斯突出的敏感参数作为辨识模型的输入值。利用混沌免疫粒子群算法( CIPSO)优化概率神经网络(PNN)的σ参数,以克服PNN中平滑参数σ单一而导致的分类错误,避免了人为因素的影响,提高辨识模型的精度。实例分析结果表明,相比BP、PNN、PSO￣PNN等方法,该方法对煤与瓦斯突出强度进行辨识,结果更为准确。