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基于组合赋权的遗传算法优化BP神经网络岩爆预测研究
基于组合赋权的遗传算法优化BP神经网络岩爆预测研究
摘要：在矿井安全预警中，准确预测岩爆发生的概率对于保障矿工的生命财产安全至关重要。为提高岩爆预测的准确性，本文提出了一种基于组合赋权的遗传算法优化BP神经网络岩爆预测模型。首先采集了大量的煤矿现场监测数据，并对原始数据进行了预处理，包括数据清洗、尺度归一化等步骤。然后，利用改进的遗传算法对BP神经网络的权重进行优化，提高了预测模型的性能。最后，通过实验验证了本文提出的模型在岩爆预测中的有效性和准确性。
关键词：岩爆预测；组合赋权；遗传算法；BP神经网络
1.引言
随着矿井勘探的深入，煤矿岩爆事故频发，给矿工的生命财产安全带来了严重威胁。因此，准确预测岩爆发生的概率成为了矿山安全管理的重要任务之一。岩爆是由于矿山压力、地质构造和相关工作面开采活动等原因引起的地下巨大能量释放，对人员和设备造成重大伤害。因此，采取相应措施提前预测岩爆的发生概率对于减少事故风险具有重要意义。
2.相关工作
过去的研究大多基于统计分析、灰色模型和BP神经网络等方法进行岩爆预测研究。然而，这些方法存在着预测准确性不高和预测模型过于简单等问题。因此，本文提出了一种基于组合赋权的遗传算法优化BP神经网络岩爆预测模型。
3.数据预处理
在岩爆预测中，数据预处理是非常重要的一步。在本文中，我们采集了大量的煤矿现场监测数据，并对原始数据进行了预处理。首先，对数据进行了清洗，剔除了异常值和缺失值。然后，对数据进行了尺度归一化，将各个特征属性的值映射到[0,1]的范围内，以避免不同属性之间的量纲差异对预测结果造成影响。
4.组合赋权的遗传算法优化BP神经网络
传统的BP神经网络常常存在着收敛速度慢和易陷入局部最优解等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于组合赋权的遗传算法来优化BP神经网络。该方法通过引入遗传算法对神经网络的权重进行训练和优化，以提高预测模型的性能。其中，遗传算法通过遗传算子的选择、交叉和变异操作来产生新的权重组合，并根据适应度函数的评估结果来选择优秀的权重组合。
5.实验结果与分析
为了验证本文提出的模型在岩爆预测中的有效性和准确性，我们根据采集的煤矿现场监测数据进行了一系列的实验。实验结果表明，与传统的BP神经网络模型相比，本文提出的模型在预测准确性和训练速度上都取得了显著的改善。这表明基于组合赋权的遗传算法优化BP神经网络可以有效地应用于岩爆预测中。
6.结论与展望
本文提出了一种基于组合赋权的遗传算法优化BP神经网络岩爆预测模型。通过实验证明，该模型在岩爆预测中具有较高的准确性和可行性。然而，本文的研究还存在着一些局限性，如数据收集的局限性和算法优化的不足等。未来的工作可以进一步完善数据采集和优化算法，提高岩爆预测模型的精度和效率。
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