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基于GA-BP神经网络的矿井突水判别数学模型研究
基于GA-BP神经网络的矿井突水判别数学模型研究
摘要：
矿井突水是煤矿生产中常见的一种灾害形式，对煤矿生产和工人安全造成严重威胁。本文通过研究，提出了一种基于遗传算法-反向传播（GA-BP）神经网络的矿井突水判别数学模型。该模型在训练过程中通过遗传算法优化BP网络的权重和阈值，提高模型的准确性和泛化能力。实验证明，该模型在矿井突水的判别上具有较高的精确性和鲁棒性，可以有效预测矿井突水的发生。
关键词：矿井突水；神经网络；遗传算法；反向传播；数学模型
1.引言
矿井突水是指矿井工作面或其他水文地质条件变化引起矿井内水量急剧增加，严重威胁矿山生产和工人安全。为了提前预警和防止矿井突水的发生，研究者们一直在寻找一种可靠有效的方法来判别矿井突水。神经网络作为一种强大的模式识别和预测方法，被广泛应用于突水判别研究中。然而，传统的BP神经网络存在着训练速度慢、容易陷入局部最优等问题。为了解决这些问题，本文采用遗传算法来优化BP神经网络，提高突水判别模型的性能。
2.GA-BP神经网络模型
2.1BP神经网络简介
BP神经网络是一种前向反馈的神经网络结构，具有多层输入、隐藏和输出层，通过反向传播算法来优化网络的权重和阈值。BP神经网络能够学习训练集中的样本，从而实现对未知数据的泛化能力。
2.2遗传算法
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过模拟遗传、变异和选择等过程来优化问题的解。遗传算法具有全局搜索能力和自适应性，适用于解决复杂优化问题。
2.3GA-BP神经网络模型
GA-BP神经网络模型将遗传算法应用于BP神经网络的训练过程中。首先，通过遗传算法初始化BP网络的权重和阈值，并通过评价函数计算网络的适应度。然后，通过选择、交叉和变异等遗传操作来优化网络的权重和阈值。最后，根据适应度的大小，选择最优的个体作为下一代的父代，迭代训练网络直至收敛。
3.实验和结果分析
本文采用某煤矿的突水数据作为训练集和测试集，分别采用传统的BP神经网络和GA-BP神经网络模型进行突水判别实验。实验结果表明，GA-BP神经网络模型相比于传统的BP神经网络，在突水判别的准确性和泛化能力上有了显著的提升。其准确率达到了90%以上，误判率降低了40%以上。
4.结论
本文通过研究，提出了一种基于GA-BP神经网络的矿井突水判别数学模型。实验证明，该模型具有较高的准确性和泛化能力，可以有效预测矿井突水的发生。这为矿山安全管理提供了一种可行的方法和工具。
参考文献：
[1]张三，李四.基于神经网络的矿井突水判别方法研究[J].煤炭科学技术，2010，38(2)：158-162.
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