【摘 要】
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为了用BP神经网络更准确地预测煤与瓦斯突出危险性,将免疫算法中基于繁殖概率的抗体多样性保持机制引入量子遗传算法（QGA）,提出量子免疫遗传算法（QIGA）优化神经网络模型QIGA-BP.
【机 构】
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淮南职业技术学院技工部,淮南矿业技师学院,中国矿业大学安全工程学院
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为了用BP神经网络更准确地预测煤与瓦斯突出危险性,将免疫算法中基于繁殖概率的抗体多样性保持机制引入量子遗传算法（QGA）,提出量子免疫遗传算法（QIGA）优化神经网络模型QIGA-BP.模型采用QIGA分别对神经网络的隐含层和连接权值进行全局寻优,以此提高BP网络的搜索效率和泛化能力.以平均影响值分析法筛选的煤与瓦斯突出显著变量作为BP网络的最佳输入参数,分别用QIGA-BP,QGA-BP,免疫遗传优化BP模型和传统BP模型对突出煤层工作面的实例数据进行预测.结果表明,QIGA在BP网络优化过程中具有更好
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