基于LVQ-CPSO-BP算法的煤体瓦斯渗透率预测方法研究

针对BP神经网络算法对煤体瓦斯渗透率预测精度低问题,筛选出影响预测精度的5个主要因素——1个宏观因素(煤层埋深)和4个微观因素(有效应力、温度、瓦斯压力、抗压强度),提出一种基于学习向量量化神经网络(LVQ)分类、混沌粒子群算法(CPSO)优化、BP神经网络预测的LVQ-CPSO-BP煤体瓦斯渗透率预测方法。从宏观上确定临界值将煤层埋深划分为2层;基于有效应力与瓦斯渗透率之间存在拐点关系,从微观上确定拐点值将有效应力划分为2段;采用LVQ将4个微观样本参数依据拐点特征进行分类识别,采用BP神经网络进行学习训练并输出预测结果,并用CPSO对BP神经网络的权值和阈值进行优化;基于样本案例对本文构建的LVQ-CPSO-BP算法进行预测结果验证,并与BP算法、GA-BP算法及PSO-BP算法预测的结果进行对比分析。结果表明:LVQ分类正确识别率较高,CPSO-BP算法预测精度较好,且优于其他3种算法。LVQ-CPSO-BP算法总体预测值与实测值吻合度高,尤其当有效应力减小时,预测精度更高。