煤矿瓦斯浓度的CAPSO-ENN短期预测模型

为了准确预测回采工作面的瓦斯浓度,提出云自适应粒子群算法优化Elman神经网络的瓦斯浓度动态预测新方法。利用井下无线传感器网络监测系统采集的回采工作面瓦斯浓度时间序列作为样本,并对其进行数据降噪和相空间重构等预处理。采用CAPSO算法对Elman神经网络的权值、阈值进行寻优运算,建立了回采工作面瓦斯浓度动态预测模型。通过对MATLAB仿真得出结果研究表明：该模型的平均相对变动ARV值为0.000357,相对均方根误差RRMSE值为0.1056,对回采工作面的瓦斯浓度预测结果合理且可为矿井瓦斯防治工作提供有效理论依据。     

基于ACPSO的PSR-MK-LSSVM瓦斯浓度动态预测方法

为了准确预测采煤工作面的瓦斯浓度,提出基于相空间重构理论、自适应混沌粒子群优化理论的混合核最小二乘支持向量机瓦斯浓度动态预测方法。以井下无线传感器网络监测系统采集到的工作面瓦斯浓度作为研究对象,通过平移不变小波降噪法滤除干扰瓦斯浓度的噪声,以相空间重构的瓦斯浓度序列样本训练混合核最小二乘支持向量机模型,利用自适应混沌粒子群算法优化模型参数,并通过误差校正的方法提高整体系统的预测精度。实验结果表明,提出的动态预测方法可以实现对工作面的瓦斯浓度的良好预测,平均相对误差MAPE值为0.0241、相对均方根误差RRMSE值为0.2097和平均相对变动ARV值0.00311,预测结果合理并且满足工程的实际需要,可为煤矿瓦斯预测和防治工作提供有效理论依据。     

基于SPSS的采煤工作面瓦斯涌出量预测模型研究

为了对矿井采煤工作面瓦斯涌出量进行有效预测,结合影响工作面瓦斯涌出量的各个因素,针对各因素间存在严重的多重共线性引起算法计算误差放大的问题,采用逐步回归算法进行优化。运用SPSS软件,综合多元主成分回归分析算法得出采煤工作面瓦斯涌出的主要影响因素,并建立PCR-SPA预测模型。将该模型的预测性能与多元线性回归预测、灰色关联度分析预测、BP神经网络预测结果进行对比分析。结果表明：该模型选取了三个主成分变量,有效地减少了计算量,具有较高的预测精度,可以对矿井工作面瓦斯涌出量进行有效预测。     

基于DE-EDA-SVM的瓦斯浓度预测建模仿真研究

瓦斯浓度作为衡量煤矿瓦斯危害程度的一个重要指标,为了能够更加准确的预测煤矿瓦斯的浓度,提出一种差分进化-分布估计（DE-EDA）算法优化的支持向量机瓦斯浓度预测新方法。利用无线传感网络系统采集工作环境中的瓦斯浓度数据,并经过降噪处理后作为训练样本。采用DE-EDA算法对SVM模型的惩罚参数C、损失参数ε以及径向基参数γ进行优化,利用优化后的模型进行瓦斯浓度的预测。通过MATLAB软件仿真可以得出,所采用的优化模型能够准确的预测煤矿瓦斯浓度的变化趋势。并与经过粒子群（PSO）算法优化的预测模型相比较。结果表明,经过DE-EDA算法优化的SVM模型具有训练速度更快、预测更准确的特点,为实际煤矿瓦斯浓度的预测和处理提供了更加可靠的理论基础。     

基于SSA-LSTM的瓦斯浓度预测模型

为了更好地捕捉瓦斯浓度的时变规律及有效信息,实现对采煤工作面瓦斯浓度的精准预测,采用麻雀搜索算法（SSA）优化长短期记忆(LSTM)网络,提出了一种基于SSA-LSTM的瓦斯浓度预测模型。采用均值替换法对原始瓦斯浓度时序数据中的缺失数据及异常数据进行处理,再进行归一化和小波阈值降噪;对比测试了SSA与灰狼优化(GWO)算法、粒子群优化（PSO）算法的性能差异,验证了SSA在寻优精度、收敛速度和适应能力等方面的优势;利用SSA的自适应性依次对LSTM的学习率、隐藏层节点个数、正则化参数等超参数进行寻优,以此来提高全局寻优能力,避免预测模型陷入局部最优;将得到的最佳超参数组合代入LSTM网络模型中,输出预测结果。将SSA-LSTM与LSTM、GWO-LSTM、PSO-LSTM瓦斯浓度预测模型进行比较,实验结果表明：基于SSA-LSTM的瓦斯浓度预测模型的均方根误差（RMSE）较LSTM,PSO-LSTM,GWO-LSTM分别减少了77.8%,58.9%,69.7%;平均绝对误差（MAE）分别减少了83.9%,37.8%,70%,采用SSA优化的LSTM预测模型相较于传统LSTM模型具有更高...     

基于混沌免疫粒子群优化和广义回归神经网络的回采工作面瓦斯涌出量预测模型

为提高回采工作面绝对瓦斯涌出量预测的精度和效率,提出了将混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法与广义回归神经网络(GRNN)相耦合的绝对瓦斯涌出量预测模型。该方法采用CIPSO对GRNN的光滑因子进行动态优化调整,减少了人为因素对GRNN网络输出结果的影响,并采用优化后的网络建立瓦斯涌出量预测模型。通过对某煤矿瓦斯涌出量数据的仿真实验结果表明:基于CIPSO-GRNN的回采工作面绝对瓦斯涌出量模型比BP神经网络、Elman网络预测模型具有更好的预测精度和收敛速度,证明了该方法的有效性和可行性。     

煤矿瓦斯涌出量动态预测的PCA-MFOA-GRNN模型及应用

针对煤矿瓦斯涌出受许多因素的影响,为了克服瓦斯涌出中存在的复杂的非线性关系,从而实现稳定、可靠、精确的对煤矿综采工作面瓦斯涌出量进行动态预测,提出了主成分分析法（PCA）结合改进的果蝇算法（MFOA）优化GRNN的绝对瓦斯涌出量的预测手段。运用PCA算法对原始输入数据降维;并且对果蝇算法中的Si函数增加一个跳脱参数B,避免局部最优因子对预测模型的干扰;将MFOA算法对GRNN的平滑因子σ进行优化;将PCA结果作为模型的输入,建立了PCA-MFOA-GRNN算法的回采工作面瓦斯涌出量动态预测模型,结合实际矿井瓦斯涌出量监测的相关数据检验该模型,并将该模型的预测结果与未修正的FOA-GRNN算法、CIPSO-ENN算法、BP神经网络预测、Elman网络预测结果进行对比,结果表明：该预测模型对GRNN的参数优化后得到的预测模型较其他预测模型有更强的泛化能力和更高的预测精度。     

回采工作面瓦斯涌出量耦合预测模型研究

为准确、快速地预测回采工作面瓦斯涌出量,提出一种基于主成分分析法（PCA）和改进的果蝇算法（MFOA）优化支持向量机（SVM）的回采工作面绝对瓦斯涌出量预测模型。模型首先运用PCA方法对原始数据进行降维处理,消除数据冗余,而后采用改进的果蝇算法对SVM参数进行全局寻优,避免SVM参数的选取对模型预测结果的不利影响,最终建立基于PCA-MFOA-SVM的耦合预测模型,并以实际监测数据为例进行仿真预测。结果表明：该模型预测的平均绝对误差为0.077 5 m3/t,平均相对误差为1.323 7%,与其他模型相比,预测精度高,综合性能好,能够实现回采工作面瓦斯涌出量的动态预测。     

基于多传感器-深度长短时记忆网络融合的瓦斯浓度预测研究

为充分利用井下多传感器数据源中的有效信息进一步提升井下瓦斯浓度预测模型的预测性能,提出建立一种基于深度LSTM(long short-term memory,长短时记忆)网络的多传感器瓦斯浓度预测模型,首先利用Pearson(皮尔逊)相关系数法筛选出与瓦斯浓度强关联变量作为模型输入参数,降低输入数据规模与复杂度,并对其进行多变量相空间重构,采用随机搜索算法对LSTM网络超参数进行自动寻优,建立参数最优的多传感器时间序列动态预测模型,通过算例研究表明,相较于常用的时序建模预测算法,所提方法能够更好的追踪瓦斯浓度变化趋势并在单步及多步滚动预测方面,依然具有较好的预测性能.     

煤矿掘进工作面瓦斯浓度预测

针对目前瓦斯浓度预测方法存在数据处理不确定性、特征提取局限性及受主观性因素影响产生预测偏差等问题,提出了一种用于煤矿掘进工作面的瓦斯浓度预测方法。首先,在煤矿掘进工作面回风巷内每隔1 m布设激光瓦斯传感器,形成传感器网络,实时采集瓦斯浓度数据。然后,根据拉依达准则搜索并剔除瓦斯浓度数据中的异常值,并利用Lagrange插值多项式填补瓦斯浓度数据中的缺失值。最后,以剔除异常值及填补缺失值的瓦斯浓度数据为基础,采用经验模态分解算法将瓦斯浓度数据分解成本征模态函数和趋势项,再利用Hilbert变换对本征模态函数进行处理以获取数据的高频项和低频项,并将其输入最小二乘支持向量机中进行加权处理,输出瓦斯浓度预测结果。通过掘进工作面模拟装置进行瓦斯浓度预测模拟试验,并在某煤矿掘进工作面进行现场试验,结果表明：该方法预测的瓦斯浓度与实际测量值非常接近,均方误差小,表明预测结果准确率高;均方误差波动幅度小,表明适应性好,预测结果的稳定性强;预测用时短,表明预测效率高。     

Structural damage identification based on Bayesian theory and improved immune genetic algorithm

In order to solve structural multi-damage identification problem, a two-stage damage detection method based on Bayesian theory and immune genetic algorithm (IGA) is presented. First, structural modal strain energy and frequency are considered as two kinds of information sources, and Bayesian theory is utilized to integrate the two information sources and preliminarily identify structural damage locations. After the damaged locations are determined, immune genetic algorithm is used to identify structural damage extent. Considering the search efficiency of the simple IGA is still not very good, some improved strategies are presented, such as culture vaccine, concentration control of the best antibody, and two termination conditions etc. Simulation results show that the two-stage method can precisely identify structural damage locations and extent, and the calculated results of the proposed improved IGA are obviously better than those of both the simple IGA and the genetic algorithm with elitist strategy.     

基于改进遗传算法的RBF神经网络结构优化研究

针对RBF神经网络隐含层节点数过多导致网络结构复杂的问题,提出了一种基于改进遗传算法(IGA)的RBF神经网络优化算法。利用IGA优化基于正交最小二乘法的RBF神经网络结构,通过对隐含层输出矩阵的列向量进行全局寻优,从而设计出结构更优的基于IGA的RBF神经网络(IGA-RBF)。将IGA-RBF神经网络的学习算法应用于电子元器件贮存环境温湿度预测模型,与基于正交最小二乘法的RBF神经网络进行比较的结果表明:IGA-RBF神经网络设计出来的网络训练步数减少了44步,隐含层节点数减少了34个,且预测模型得到的温湿度误差较小,拟合精度大于0.95,具有更高的预测精度。     

基于免疫神经网络模型的油气浓度预测研究

将免疫算法与神经网络理论相结合，提出了免疫神经网络预报模型，以预报油库油气浓度。该模型首先用历史数据对网络进行训练，然后利用训练好的模型进行油气浓度的趋势预测，最后结合某油气预报实例检验了免疫神经网络模型的可行性。结果表明，该智能预报模型能够较好地识别油气扩散的变化规律，预报精度明显高于神经网络模型。该结论拓宽了免疫神经网络模型的应用范围，为油库油气浓度的科学预报提供了一种新方法。     

基于免疫遗传算法和梯度下降的RBF网组合训练方法

免疫遗传算法除了具有简单遗传算法的全局寻优能力外,还具有免疫记忆、免疫调节及多样性保持功能。梯度下降算法训练神经网络收敛速度慢,容易陷入局部最优,且受初始值的影响较大。本文综合两种方法的优点,提出一种用免疫遗传算法结合梯度下降算法的组合训练方法,用于RBF网的训练,并通过实验证明所提出的组合算法比简单遗传算法结合梯度下降组合算法的速度更快并且最终误差更小。     

基于粗糙集和动态模糊神经网络的股市预测研究

论文研究基于神经网络的股票预测方法,针对目前存在的问题,通过模糊理论与动态神经网络的结合提出一种更为适合现状的动态模糊神经网络DFNN(Dynamic Fuzzy Neural Network)股票预测模型。首先对采集的股票信息进行属性提取,然后利用粗糙集理论中的信息熵算法进行属性约简、删减冗余信息,最后用约简后的数据作为动态模糊神经网络的输入属性进行训练预测,并在算法模型中运用分级学习的思想,能在一定程度上实现预测某一只股票短期内大致走势的功能。实际操作中更能为股票的多重选择进行推荐,降低投资的风险,有着较高的实用性。     

基于模糊粗糙集的瓦斯涌出量预测模型的研究

准确、及时地预测瓦斯涌出量是煤矿安全的主要研究方向之一。本文建立了基于模糊粗糙集的神经网络预测模型,对瓦斯涌出量进行了预测。仿真结果表明,该模型的收敛性和预测的准确性,都取得了满意的结果。     

煤与瓦斯突出预测研究

煤与瓦斯突出预测是一项复杂有难度的技术,受到很多因素的影响.首先,以矿井历年来典型突出的突变强度作为灰关联分析的参考数列,其它的突出预测指标为比较数列,通过灰关联分析来确定煤与瓦斯突出的主控因素.然后,利用神经网络对煤与瓦斯突出作了预测.结果表明,该方法是可行的且比模糊聚类方法更具可靠性.     

DFNN及其在非线性动态系统中的应用

为了更好地辨识和控制非线性动态系统,在FNN基础上对其进行优化和改进,形成了动态模糊神经网络(DFNN)。给出了基于BP梯度算法的参数迭代学习算法,并应用于某非线性动态系统仿真试验中。仿真试验表明,该网络比单纯的FNN具有更强的辨识和控制能力,应用于非线性动态系统的控制中可以有效解决系统的非线性和不确定性,提高系统的跟踪性能,并且控制系统具有很强的鲁棒性。     

免疫遗传算法及其在波阻抗反演中的应用*

提出一种改进的免疫遗传算法（IGA）并用于波阻抗反演。IGA设计了基于抗体激励度和抗体浓度的免疫选择算子及加速全局收敛的非一致性变异算子,提出了抗体规模自适应调整机制,IGA能够改善传统非线性反演方法易早熟和局部收敛等弊端。通过理论模型试算表明,IGA具有较高的反演精度和反演效率;阳泉二矿实际资料反演所得剖面的纵向分辨率明显高于实际地震剖面,弱反射波的连续性和可检测性明显提高,表明改进的免疫遗传算法适用于煤炭地震波阻抗反演。