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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。 相似文献
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为了高效挖掘煤矿安全监测监控系统海量数据中包含的有效信息,提高煤矿瓦斯浓度预测精度,提出一种改进的蝗虫优化算法(IGOA)优化长短时记忆神经网络(LSTM)的多参数瓦斯浓度预测模型.首先对瓦斯多参数时间序列进行相关性分析和小波去噪;其次通过重构线性缩减因子c、引入柯西-高斯混合变异和最优邻域扰动策略联合改进蝗虫优化算法,提高其全局寻优能力,以此来优化LSTM相关超参数,构建瓦斯浓度预测模型;最后,以实测数据为样本进行实验验证,将提出的模型与BP、LSTM、PSO-LSTM以及GOA-LSTM模型对比,可得到提出的模型具有更好的预测效果,平均绝对百分比误差和均方根误差两种误差评价指标分别为0.531%、2.48×10-3.结果表明,提出的瓦斯浓度预测模型具有更高的预测性能. 相似文献
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针对瓦斯传感器故障诊断速度慢、诊断精度不高的问题,以常见的冲击型、漂移型、偏置型和周期型传感器输出故障作为研究对象,提出一种基于拉普拉斯特征映射(LE)和改进化学反应优化算法(ICROA)优化的相关向量机(RVM)进行模式分类与辨识,实现瓦斯传感器故障诊断。首先采用流形学习方法 LE对高维原始数据空间进行非线性降维特征提取,提取故障特征,该方法极大地保留了原始数据中的整体几何信息;然后将故障特征作为RVM模型训练输入,利用ICROA算法对RVM模型的核参数进行全局寻优,将训练好的ICROA-RVM模型对测试样本进行故障诊断。实验结果表明:该诊断方法具有训练速度快,故障辨识精度高的特点,故障诊断正确率在96%以上,能够有效地提高瓦斯传感器故障诊断的速度和准确性。 相似文献
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针对瓦斯涌出量受多因素影响,传统的预测方法难以建立准确的数学模型,导致预测精度低这一问题。提出一种经改进的粒子群算法(MPSO)优化的基于柯西分布加权的最小二乘支持向量机(CWLS-SVM)算法来预测非线性动态瓦斯涌出量。柯西分布加权的最小二乘支持向量机根据预测误差的统计特性,确定加权规则参数,以达到赋予训练样本不同权值的目的。并用MPSO算法对CWLS-SVM模型的正则化参数λ和高斯核参数σ寻优。利用无线传感器网络采集到的各项历史数据进行实例分析。结果表明,该算法有效的提高了瓦斯涌出量的预测精度,降低了预测误差,为煤矿瓦斯防治提供理论支持。 相似文献
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针对变压器故障诊断精度低的问题,提出了一种多策略改进麻雀算法(MISSA)与双向长短时记忆网络(BiLSTM)的变压器故障诊断模型。基于油中溶解气体分析(DGA)技术,结合无编码比值方法提取变压器9维故障特征作为模型输入进行网络训练,输出层采用Softmax函数得到故障诊断类型;采用Logistic混沌映射、均匀分布的动态自适应权重以及动态拉普拉斯算子来对麻雀搜索算法(SSA)进行改进;在初始解集内,利用MISSA对目标超参数进行寻优,使变压器故障诊断精度最优,并结合核主成分分析(KPCA)对故障特征指标降维,加快模型收敛速度。结果表明,提出的模型诊断精度为94%与PSO-BiLSTM、GWO-BiLSTM和SSA-BiLSTM故障诊断模型相比,分别提高了11.33%、8.67%、6%,验证了本文方法能够有效地提高变压器的故障诊断性能。 相似文献
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对单舰箔条冲谈干扰发射时机的选择 总被引:3,自引:0,他引:3
对舰载无源干扰系统在对抗反舰导弹中的作用进行了探讨,分析了冲淡诱饵的有效保护区和有效保护时间,通过对冥河反舰导弹的数据分析,得出了单舰条冲淡干扰发射时机的选择。 相似文献
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强激光聚焦于水下时,通过光击穿机制辐射强声波信号。水体介质的盐度不同,在同等的激光参数、光学系统条件下,光击穿辐射的声波在强度、脉冲波形、频谱特征上具有一定的差异性。为研究水介质盐度对激光击穿形成的空泡辐射声波的影响,构建了激光声测量系统,实验研究了不同水体盐度参数对光击穿辐射声信号的影响。结论:激光击穿水介质伴随空泡脉动、声信号辐射效应;激光声信号脉冲宽度与水体盐度无关;空泡尺寸和激光声信号强度与激光脉冲能量成正比关系;水体盐度与激光声信号的强度早非线性变化关系。研究结果有助于激光声在海洋中的应用。 相似文献