[发明专利]一种基于LLE-WAP-BP网络模型的瓦斯涌出量预测方法

摘要

本发明提出一种基于LLE‑WAP‑BP网络模型的瓦斯涌出量预测方法，该方法采用局部线性嵌入算法（LLE算法）将原始输入数据进行降维处理，在LLE算法参数设置过程中进行了四轮的对比实验，得出最佳参数值。经过狼群算法、粒子群算法、防碰撞算法的三组对比实验选出最佳算法。利用狼群算法（WAP算法）对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化处理。其目的是为了避免BP神经网络陷入局部最优和收敛速度慢等问题。选取某煤矿瓦斯监测数据代入LLE‑WAP‑BP预测模型中进行数据分析，并将原数据代入BP预测模型、GA‑BP预测模型和WAP‑BP预测模型进行对比实验。实验结果表明，LLE‑WAP‑BP预测模型与真实值的拟合程度最好，平均绝对误差、平均相对误差、平均相对变动值、均方误差最低，可以更有效地对矿井瓦斯涌出量进行准确预测，应用范围更广。