【瓦斯预测】基于鸽群优化算法PIO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

瓦斯浓度预测是煤矿安全生产的关键环节，准确预测瓦斯浓度变化趋势对于预防瓦斯事故，保障矿工安全至关重要。本文提出了一种基于鸽群优化算法PIO优化宽度学习神经网络BLS的瓦斯浓度回归预测模型。该模型利用鸽群优化算法的全局搜索能力对宽度学习神经网络的结构参数进行优化，提高模型的预测精度。实验结果表明，与传统预测模型相比，该模型具有更高的预测精度和泛化能力，为瓦斯浓度预测提供了一种新的有效方法。

1. 引言

煤矿瓦斯灾害是煤矿安全生产的主要威胁之一，造成重大人员伤亡和经济损失。瓦斯浓度预测是煤矿安全生产的关键环节，及时准确地预测瓦斯浓度变化趋势对于预防瓦斯事故，保障矿工安全至关重要。传统的瓦斯浓度预测方法主要基于经验公式或统计模型，受限于数据的局限性，难以准确捕捉复杂变化趋势。

近年来，随着机器学习技术的快速发展，神经网络模型在瓦斯浓度预测领域取得了一定的成果。然而，传统神经网络模型存在训练时间长、容易陷入局部最优等问题。宽度学习神经网络BLS (Broad Learning System) 是一种新型神经网络模型，其结构简单、训练速度快、泛化能力强，在非线性函数逼近和回归预测领域展现出了优越的性能。

鸽群优化算法PIO (Pigeon-Inspired Optimization) 是一种新兴的群体智能优化算法，其灵感来源于鸽子群体觅食行为。PIO 算法具有全局搜索能力强、收敛速度快、参数设置少等优点，适用于解决复杂优化问题。

本文提出一种基于鸽群优化算法PIO优化宽度学习神经网络BLS的瓦斯浓度回归预测模型。该模型利用 PIO 算法对 BLS 模型的结构参数进行优化，提高模型的预测精度。实验结果表明，该模型具有更高的预测精度和泛化能力，为瓦斯浓度预测提供了一种新的有效方法。

2. 相关研究

瓦斯浓度预测方法主要分为传统方法和机器学习方法两类。

2.1 传统方法

传统的瓦斯浓度预测方法主要包括经验公式法、统计模型法和灰色模型法。

• 经验公式法：利用经验公式对瓦斯浓度进行预测，例如瓦斯涌出量公式、瓦斯压力公式等。该方法简单易行，但缺乏理论依据，精度较低。
• 统计模型法：利用统计模型对瓦斯浓度进行预测，例如线性回归模型、时间序列模型等。该方法可以有效利用历史数据，但对非线性变化趋势的预测能力较差。
• 灰色模型法：利用灰色系统理论对瓦斯浓度进行预测，例如灰色预测模型 (GM (1, 1))。该方法可以有效处理小样本数据，但对模型参数的敏感性较高。

2.2 机器学习方法

近年来，随着机器学习技术的快速发展，神经网络模型在瓦斯浓度预测领域取得了一定的成果。

• 支持向量机 (SVM) 是一种常用的机器学习方法，可以有效处理非线性问题。
• 神经网络 (NN) 是一种非线性模型，可以逼近任意复杂函数。
• 深度学习 (DL) 是一种基于深度神经网络的机器学习方法，具有强大的学习能力。

3. 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、训练速度快、泛化能力强。BLS 模型由多个增强节点 (EN) 和一个输出节点 (ON) 构成。每个 EN 通过一个随机生成的权重矩阵与输入层连接，并通过一个非线性激活函数进行激活。ON 通过一个线性回归模型与 EN 连接，输出最终预测值。

BLS 模型的训练过程主要分为两个阶段：

• 增强节点的生成： 根据输入数据生成多个 EN，每个 EN 的权重矩阵和激活函数随机生成。
• 输出节点的训练： 利用线性回归方法训练 ON，将 EN 的输出作为输入，并根据训练数据优化 ON 的权重矩阵。

BLS 模型的优点在于：

• 结构简单： 模型结构简单，易于理解和实现。
• 训练速度快： 模型的训练过程不需要迭代优化，训练速度快。
• 泛化能力强： 模型具有较强的泛化能力，可以有效处理新数据。

4. 鸽群优化算法PIO

鸽群优化算法PIO 是一种新兴的群体智能优化算法，其灵感来源于鸽子群体觅食行为。PIO 算法模拟鸽子的导航行为，利用地图和地标信息引导群体成员找到目标位置。

PIO 算法的主要步骤如下：

• 初始化： 随机生成一群鸽子，每个鸽子代表一个解。
• 地图和地标信息： 根据优化问题构建地图和地标信息。
• 导航过程： 每个鸽子根据地图和地标信息进行导航，更新自己的位置。
• 适应度评估： 评估每个鸽子的适应度值，即评价每个解的优劣程度。
• 选择机制： 根据适应度值选择优良的鸽子进行繁殖。
• 更新操作： 更新鸽群的位置和信息。

PIO 算法的优点在于：

• 全局搜索能力强： 算法具有全局搜索能力，可以有效找到最优解。
• 收敛速度快： 算法的收敛速度快，可以快速找到较优的解。
• 参数设置少： 算法的参数设置少，易于实现和应用。

5. 基于PIO优化的BLS瓦斯浓度回归预测模型

本文提出的基于PIO优化的BLS瓦斯浓度回归预测模型，利用PIO算法对BLS模型的结构参数进行优化，提高模型的预测精度。模型的构建过程如下：

1. 数据预处理： 对瓦斯浓度数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取和数据归一化等。
2. 模型初始化： 初始化BLS模型，包括设置EN的个数、激活函数等。
3. PIO算法优化： 利用PIO算法对BLS模型的结构参数进行优化，包括EN的个数、激活函数、权重矩阵等。
4. 模型训练： 利用优化后的BLS模型对训练数据进行训练，得到最终的预测模型。
5. 模型预测： 利用训练好的BLS模型对测试数据进行预测，并评估模型的预测精度。

6. 实验结果与分析

为了验证所提模型的有效性，本文采用某煤矿的瓦斯浓度数据进行实验。实验数据分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的预测精度。

实验结果表明，与传统预测模型相比，基于PIO优化的BLS模型具有更高的预测精度和泛化能力。模型的预测精度和泛化能力的提升主要得益于PIO算法对BLS模型结构参数的优化，使模型能够更好地捕捉瓦斯浓度的非线性变化趋势。

7. 结论

本文提出了一种基于鸽群优化算法PIO优化宽度学习神经网络BLS的瓦斯浓度回归预测模型，该模型利用PIO算法对BLS模型的结构参数进行优化，提高了模型的预测精度和泛化能力。实验结果表明，该模型具有良好的预测效果，为瓦斯浓度预测提供了一种新的有效方法。

8. 未来工作

未来工作将继续探索新的优化算法，提高模型的预测精度和泛化能力，并进一步研究该模型在其他煤矿安全生产领域的应用。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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