【瓦斯预测】基于海鸥优化算法SOA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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🔥 内容介绍

摘要：瓦斯浓度预测是煤矿安全生产的关键环节，准确有效的预测能够有效预防瓦斯灾害。本文提出了一种基于海鸥优化算法(SOA)优化宽度学习神经网络(BLS)的瓦斯浓度回归预测方法。该方法利用SOA算法优化BLS网络的输入权重和偏置，从而提高网络的预测精度。实验结果表明，与传统方法相比，该方法具有更高的预测精度和更快的收敛速度，能够有效地实现瓦斯浓度的回归预测。

1. 概述

瓦斯是煤矿安全生产的主要威胁之一，瓦斯爆炸是煤矿最严重的灾害之一。因此，准确有效地预测瓦斯浓度对于保障煤矿安全生产至关重要。传统瓦斯浓度预测方法主要依靠人工经验和简单的统计模型，存在预测精度不高、泛化能力差等问题。近年来，随着机器学习技术的快速发展，神经网络等智能算法在瓦斯浓度预测领域得到广泛应用。

宽度学习神经网络(BLS)是一种新型的神经网络结构，具有结构简单、训练速度快、预测精度高等优点。然而，BLS网络的预测精度很大程度上取决于网络参数的优化，而传统的参数优化方法往往陷入局部最优解，难以获得理想的预测效果。

海鸥优化算法(SOA)是一种新型的群智能优化算法，具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度。本文将SOA算法与BLS网络相结合，提出一种基于SOA优化BLS网络的瓦斯浓度回归预测方法。该方法利用SOA算法对BLS网络的输入权重和偏置进行优化，以提高网络的预测精度。

2. 方法介绍

2.1 宽度学习神经网络(BLS)

BLS网络是一种前馈神经网络，其核心思想是利用多个稀疏的特征节点来构建网络结构。BLS网络的训练过程只需计算特征节点的输出，无需调整网络权重，因此训练速度非常快。

BLS网络的结构主要包括输入层、增强层和输出层。输入层接收来自外部环境的输入信号，并将其传递给增强层。增强层包含多个特征节点，每个特征节点是一个线性模型，其输出由输入信号和随机生成的权重决定。输出层对增强层的输出进行线性组合，得到最终的预测结果。

2.2 海鸥优化算法(SOA)

SOA算法是一种模拟海鸥觅食行为的优化算法。该算法通过模拟海鸥的飞行、搜索和觅食等行为来优化目标函数。

SOA算法的具体步骤如下：

1. 初始化海鸥种群。
2. 评估每个海鸥的适应度值，适应度值越高表示该海鸥越接近最优解。
3. 更新每个海鸥的位置，更新规则取决于海鸥的适应度值和随机扰动。
4. 重复步骤2-3，直到满足停止条件。

2.3 基于SOA优化BLS网络的瓦斯浓度预测模型

本文提出的瓦斯浓度回归预测模型基于SOA优化BLS网络，其具体步骤如下：

1. 数据预处理：对收集到的瓦斯浓度数据进行预处理，包括数据清洗、归一化和特征提取等步骤。
2. 初始化BLS网络：根据预处理后的数据，随机生成BLS网络的输入权重和偏置。
3. 使用SOA算法优化BLS网络：将BLS网络的预测误差作为SOA算法的目标函数，利用SOA算法对BLS网络的输入权重和偏置进行优化。
4. 测试模型：利用训练好的BLS网络对测试数据进行预测，并计算预测精度。

3. 实验结果

为了验证本文方法的有效性，进行了实验测试。实验数据来自某煤矿瓦斯监测系统，数据包括瓦斯浓度、风速、温度、湿度等参数。实验中，将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性能。

4. 结论

本文提出了一种基于SOA优化BLS网络的瓦斯浓度回归预测方法。该方法利用SOA算法优化BLS网络的输入权重和偏置，有效地提高了网络的预测精度。实验结果表明，该方法具有更高的预测精度和更快的收敛速度，能够有效地实现瓦斯浓度的回归预测，为煤矿安全生产提供重要保障。

5. 未来展望

未来将继续研究以下方面：

1. 探索更有效的特征提取方法，提高预测精度。
2. 结合其他智能算法，进一步优化模型性能。
3. 将该方法应用于其他矿井环境，验证其普适性。

⛳️ 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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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

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