基于改进粒子群小波神经网络的瓦斯浓度预测研究

结合小波神经网络基本原理，提出一种粒子群优化小波神经网络的瓦斯浓度预测模型。对小波神经网络基本原理进行分析，然后，利用粒子群对小波神经网络参数进行优化，并构建预测模型；最后，以P₁～P₅监测点的煤矿瓦斯浓度数据为基础，将其输入预测模型中进行训练。结果表明：粒子群优化后的小波神经网络在瓦斯浓度预测方面，数值更接近真实值，同时迭代次数在110次左右即达到稳定。