HIMMAS-WNN算法在瓦斯涌出量預測中的應用研究.pdf

1、工作面瓦斯涌出量關系到煤礦的通風設計指標,更是影響工人生命安全的關鍵因素,因此對瓦斯涌出量進行精確預測對加強煤礦安全有重要意義。由于影響瓦斯涌出量間的因素呈現(xiàn)出動態(tài)、模糊的非線性動力變化過程,導致傳統(tǒng)線性預測方法建立的預測模型精度很難滿足實際現(xiàn)場要求。本文在對國內(nèi)外瓦斯涌出量研究現(xiàn)狀做出簡單介紹,并簡單總結了現(xiàn)有一些預測方法后,提出了使用改進的蟻群算法和小波神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的算法來建立瓦斯涌出量預測模型。論文首先分析了小波神經(jīng)網(wǎng)絡的基本理

2、論以及網(wǎng)絡的分類和結構特點,針對該神經(jīng)網(wǎng)絡收斂精度低,易陷入局部極值的缺點,提出使用蟻群算法來對其改進。緊接著分析了基本蟻群算法的運行機理,以及各參數(shù)對收斂性能的影響,針對算法仍然容易收斂到局部最優(yōu)的問題,論文在引入最大最小蟻群算法的基礎上,對螞蟻尋優(yōu)路徑進行信息素軌跡平滑處理,并引入擾動因子和懲罰因子來解決算法的局部收斂和收斂速度慢的問題,將其應用在解決TSP問題上,表現(xiàn)出良好的求解質量。然后將改進的蟻群算法HI-MMAS和小波神經(jīng)網(wǎng)