基于LVQ-CPSO-BP算法的煤体瓦斯渗透率预测方法

基于LVQ-CPSO-BP算法的煤体瓦斯渗透率预测方法

新疆大学

事业单位

煤体瓦斯渗透率预测领域

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莎日娜 (联系电话: 0991-8582196)

基于LVQ CPSO BP算法的煤体瓦斯渗透率预测方法，提出基于学习向量量化神经网络(LVQ)分类、混沌粒子群算法(CPSO)优化、BP神经网络预测的LVQ CPSO BP煤体瓦斯渗透率预测方法。确定临界值将煤层埋深划分为两层；基于有效应力与瓦斯渗透率之间存在拐点关系，确定拐点值将有效应力划分为两段；采用LVQ将4个微观样本参数依据拐点特征进行分类识别，采用BP神经网络进行学习训练并输出预测结果,并用CPSO对BP神经网络的权值和阈值进行优化；最后，基于样本案例对本发明构建的LVQ CPSO BP算法进行了预测结果验证，并与BP算法、GA BP算法及PSO BP算法预测的结果进行了对比分析。

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