【摘 要】
：
为了精准地预测煤与瓦斯突出风险等级,提出了一种基于子维进化的粒子群优化算法(sdPSO)和量子门节点神经网络(QGNN)的瓦斯突出风险等级预测模型sdPSO-QGNN.利用灰色关联分析(
【机 构】
：
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁 葫芦岛 125105;辽宁工程技术大学安全科学与工程学院,辽宁 阜新 123000;辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁 葫芦岛,125105
论文部分内容阅读
为了精准地预测煤与瓦斯突出风险等级,提出了一种基于子维进化的粒子群优化算法(sdPSO)和量子门节点神经网络(QGNN)的瓦斯突出风险等级预测模型sdPSO-QGNN.利用灰色关联分析(GRA)对突出影响因素进行降维处理,将筛选出的主控因素作为QGNN的输入,利用sdPSO对量子门节点神经网络参数进行优化,以提高量子门节点神经网络的全局与局部搜索能力,建立sdPSO-QGNN的瓦斯突出风险等级预测模型,实现对瓦斯突出风险的预测.实验结果表明,与BP(back propagation)神经网络、对称Alpha稳定分布的概率神经网络(SαS-PNN)、免疫粒子群算法优化的支持向量机(IPSO-SVM)、Memetic算法优化的极限学习机(Memetic-ELM)等预测模型相比,所提方法在提升模型泛化能力、提高预测精度方面效果显著.
其他文献
随着计算机信息技术的发展，船舶机舱监控报警系统越来越智能化、模块化、信息化。它能及时准确地监测船上所有设备，实时显示数据参数，安全可靠地传递信息，方便人们信息沟通。对于
在战场环境、恐怖袭击或核化生污染等突发事件中往往会出现情况不明、危险度较高、不利于人员进入的非结构化区域，而应急处理遥操作机器人是一种能够进入其中执行现场环境探测
目前传统8位/16位CPU仍然拥有很大的市场，这些CPU没有内置的TFT图形控制器，而专业的外置图形控制器又种类繁多，接口复杂，对CPU的计算能力要求也比较高。随着越来越多的产品要求采
草坪养护10月已布置在暖季型草坪中追播冷季型草籽,以达到草坪四季常绿之目的。如果此项工作尚未进行完毕,则在本月内仍可进行。但须注意的是,当草籽播下浇足水后的第二天必
船舶参数横摇属于船舶稳定问题,它极大的威胁着海上航运安全。根据非线性的强弱以及描述问题的复杂度不同,本文提出了三种预报参数横摇发生的理论模型。基于马修方程(Mathieu
中国目前无论是油田内部的集输管网还是长输管线,整体的自动化监控水平还很低.该文针对这些特点,对原油输送SCADA系统中数据采集、通信和信号处理等几项关键技术作了深入的探
在线密度测量技术是检测技术中的一个重要研究技术，其研究关系到工业生产中产品的质量和效率。随着科学技术的发展和生产实际的需要，在线密度测量的研究不仅要实现密度测量，还要
氧气传感器是气体传感器的主要分支之一。氧气传感器已广泛地应用于冶金、食品保鲜、医疗、生物、环保等领域。长期以来，各种氧气传感器的研究异常活跃。传统的氧检测方法能精
航天员在进入太空前，需要进行严格的训练。为了模拟太空中的失重环境，航天员的训练通常是在水下进行的。在训练过程中，出舱是必不可少的训练环节。为保证出舱的顺利进行，同时为分
船舶结构设计与充分地发挥其特有的性能、降低建造成本等密切相关,所以船舶优化设计开始较早且发展较快。但纵观目前船舶结构优化设计,大多集中在几个方面,如考虑船体总纵强