【瓦斯预测】基于非洲秃鹫优化算法AVOA优化宽度学习神经网络BLS实现瓦斯浓度回归预测附matlab代码

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摘要

瓦斯是煤矿安全生产的主要威胁之一，其浓度预测对于保障矿工生命安全和生产安全至关重要。宽度学习神经网络 (BLS) 作为一种新型的神经网络模型，以其高效的训练速度和良好的泛化能力，在瓦斯浓度预测领域展现出巨大潜力。然而，BLS 模型的性能高度依赖于其参数的优化，而传统优化算法往往存在效率低下、易陷入局部最优等问题。非洲秃鹫优化算法 (AVOA) 是一种新兴的元启发式算法，其独特的搜索策略和全局寻优能力使其在优化问题中展现出优异的性能。本文提出了一种基于 AVOA 优化 BLS 模型的瓦斯浓度回归预测方法。该方法利用 AVOA 算法对 BLS 模型中的关键参数进行优化，以提高模型的预测精度。通过对实际矿井瓦斯浓度数据的实验验证，结果表明，基于 AVOA 优化 BLS 模型的预测精度明显优于传统方法，有效提升了瓦斯浓度预测的准确性，为煤矿安全生产提供了更加可靠的技术保障。

1. 引言

瓦斯是煤矿开采过程中不可避免的伴生灾害，其突发性、危害性极强，严重威胁着矿工生命安全和生产安全。瓦斯浓度预测是煤矿安全管理的重要手段，其准确性直接影响着安全预警和防治措施的有效性。近年来，随着人工智能技术的快速发展，神经网络模型在瓦斯浓度预测领域得到了广泛应用。

宽度学习神经网络 (BLS) 作为一种新型的神经网络模型，以其高效的训练速度和良好的泛化能力，在瓦斯浓度预测领域展现出巨大潜力。与传统的深层神经网络相比，BLS 模型结构简单，训练过程无需反复迭代，因此可以实现快速学习和预测。然而，BLS 模型的性能高度依赖于其参数的优化，如增强节点的数量、输入权重和偏置等。传统优化算法，如梯度下降法和遗传算法，往往存在效率低下、易陷入局部最优等问题，无法充分挖掘 BLS 模型的潜力。

非洲秃鹫优化算法 (AVOA) 是一种新兴的元启发式算法，其灵感来源于非洲秃鹫的群体觅食行为。AVOA 算法具有较强的全局搜索能力，能够有效避免陷入局部最优。同时，AVOA 算法的搜索策略简单易懂，易于实现。因此，将 AVOA 算法应用于 BLS 模型参数优化，可以有效提升模型的预测精度。

本文提出了一种基于 AVOA 优化 BLS 模型的瓦斯浓度回归预测方法。该方法利用 AVOA 算法对 BLS 模型中的关键参数进行优化，以提高模型的预测精度。通过对实际矿井瓦斯浓度数据的实验验证，结果表明，基于 AVOA 优化 BLS 模型的预测精度明显优于传统方法，有效提升了瓦斯浓度预测的准确性，为煤矿安全生产提供了更加可靠的技术保障。

2. 宽度学习神经网络 (BLS)

宽度学习神经网络 (BLS) 是一种新型的神经网络模型，其结构简单，训练过程无需反复迭代，因此可以实现快速学习和预测。BLS 模型由三个部分组成：输入层、增强层和输出层。

• 输入层：接收来自外部环境的输入信号，并将信号传递给增强层。
• 增强层：由多个增强节点组成，每个增强节点都具有一个非线性激活函数，用来对输入信号进行非线性变换。
• 输出层：接收来自增强层的输出信号，并通过线性组合生成最终的输出结果。

BLS 模型的训练过程主要包括两个步骤：

1. 增强节点的训练: 每个增强节点的权重和偏置可以通过随机生成的方式确定，并通过预定义的非线性激活函数对输入信号进行非线性变换。
2. 输出层的训练: 输出层的权重可以通过最小二乘法求解，以最小化模型的预测误差。

BLS 模型的训练过程无需反复迭代，因此训练速度非常快。同时，由于增强层中的节点相互独立，模型的泛化能力也得到了提升。

3. 非洲秃鹫优化算法 (AVOA)

非洲秃鹫优化算法 (AVOA) 是一种新兴的元启发式算法，其灵感来源于非洲秃鹫的群体觅食行为。AVOA 算法模拟了秃鹫的群体觅食过程，利用秃鹫之间的信息共享和合作，来寻找食物源 (最优解)。

AVOA 算法主要包含以下几个步骤：

1. 初始化秃鹫种群: 随机生成一定数量的秃鹫个体，每个个体代表一个潜在的解。
2. 位置更新: 每个秃鹫个体根据当前位置和食物源的信息，更新自己的位置。
3. 食物源评估: 评估每个秃鹫个体的适应度值 (目标函数值)，即判断当前位置距离食物源的距离。
4. 信息共享: 每个秃鹫个体将自己的位置信息和其他秃鹫个体进行共享，并根据信息更新自己的位置。
5. 循环迭代: 重复步骤 2-4，直到满足停止条件 (如迭代次数达到上限或适应度值达到目标值)。

4. 基于 AVOA 优化 BLS 模型的瓦斯浓度回归预测方法

本文提出了一种基于 AVOA 优化 BLS 模型的瓦斯浓度回归预测方法。该方法利用 AVOA 算法对 BLS 模型中的关键参数进行优化，以提高模型的预测精度。具体步骤如下：

1. 数据预处理: 对采集的瓦斯浓度数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取和归一化等操作。
2. 初始化 AVOA 算法: 随机生成一定数量的秃鹫个体，每个个体代表一组 BLS 模型的参数组合，包括增强节点的数量、输入权重和偏置等。
3. 评估适应度值: 将每个秃鹫个体对应的 BLS 模型参数组合应用于瓦斯浓度预测，并根据预测误差计算适应度值。适应度值越低，表示预测精度越高。
4. 更新秃鹫位置: 根据适应度值，利用 AVOA 算法中的位置更新策略，对秃鹫个体的参数组合进行更新，以寻找更优的参数组合。
5. 信息共享: 每个秃鹫个体将自己的参数组合和其他秃鹫个体进行共享，并根据信息更新自己的参数组合。
6. 循环迭代: 重复步骤 3-5，直到满足停止条件 (如迭代次数达到上限或适应度值达到目标值)。
7. 最终模型选择: 选择适应度值最低的秃鹫个体，其对应的 BLS 模型参数组合为最优参数组合，并以此训练最终的 BLS 模型。

5. 实验结果与分析

为了验证基于 AVOA 优化 BLS 模型的有效性，本文利用某煤矿实际采集的瓦斯浓度数据进行实验。实验结果表明，与传统方法相比，基于 AVOA 优化 BLS 模型的预测精度明显提高。

6. 结论

本文提出了一种基于 AVOA 优化 BLS 模型的瓦斯浓度回归预测方法。该方法利用 AVOA 算法对 BLS 模型中的关键参数进行优化，以提高模型的预测精度。实验结果表明，基于 AVOA 优化 BLS 模型的预测精度明显优于传统方法，有效提升了瓦斯浓度预测的准确性，为煤矿安全生产提供了更加可靠的技术保障。

7. 未来工作

未来的研究方向主要包括以下几个方面：

• 将 AVOA 算法与其他优化算法结合，进一步提升 BLS 模型的优化效果。
• 将 BLS 模型应用于其他煤矿安全生产领域，如顶板管理和水害预测等。
• 研究 AVOA 算法在其他神经网络模型中的应用，以提高其在不同领域的性能。

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