【瓦斯预测】基于引力搜索优化算法GSA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：煤矿瓦斯灾害是煤矿生产安全事故的主要诱因之一，对瓦斯浓度的准确预测对于预防瓦斯事故至关重要。本文提出了一种基于引力搜索优化算法GSA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GSA算法对BLS网络的结构参数进行优化，有效提升了网络的预测精度。通过对某煤矿实际瓦斯浓度数据的仿真实验，验证了该模型的有效性和优越性。

关键词：瓦斯预测；宽度学习；引力搜索算法；回归预测

引言

煤矿瓦斯灾害是煤矿生产安全事故的主要诱因之一，瓦斯爆炸、瓦斯中毒等事故给矿山生产和人民生命财产安全造成严重威胁。因此，对瓦斯浓度的准确预测成为煤矿安全生产的关键环节。传统瓦斯预测方法主要依赖于经验公式和统计模型，其预测精度有限，难以满足现代煤矿安全生产的需要。近年来，深度学习技术在瓦斯预测领域得到广泛应用，并取得了一定的进展。

宽度学习神经网络（Broad Learning System, BLS）是一种新型的深度神经网络，其独特的结构和学习机制使其具有强大的非线性映射能力和快速学习速度。然而，BLS网络的结构参数对预测性能有较大影响，传统的随机初始化方法难以获得最优的参数组合，从而限制了网络的预测精度。

引力搜索算法（Gravitational Search Algorithm, GSA）是一种基于牛顿万有引力定律的元启发式优化算法。该算法能够有效地解决复杂优化问题，并具有较强的全局搜索能力。

为了提高瓦斯浓度预测精度，本文提出了一种基于GSA优化BLS网络的瓦斯浓度回归预测模型。该模型利用GSA算法对BLS网络的结构参数进行优化，以获得最佳的网络结构，从而提高预测精度。

1. 宽度学习神经网络BLS

宽度学习神经网络BLS是一种新型的前馈神经网络，其结构如图1所示。BLS网络由输入层、增强层和输出层组成。增强层由多个增强节点组成，每个增强节点对应一个特征映射函数。输出层则负责对增强层节点的输出进行线性组合，得到最终的预测结果。

图1 宽度学习神经网络BLS结构

BLS网络的训练过程主要包括两个阶段：

• 特征映射阶段：对输入数据进行特征映射，生成增强层节点的输出。

• 线性组合阶段：根据训练数据，计算输出层权重矩阵，完成网络训练。

2. 引力搜索算法GSA

引力搜索算法GSA是一种基于牛顿万有引力定律的元启发式优化算法。该算法模拟了宇宙中多个天体的相互引力作用，通过不断调整天体的质量和位置，以找到问题的最优解。

GSA算法的主要步骤如下：

1. 初始化：随机生成初始种群，每个个体代表一个可行解。

2. 计算引力：根据个体的质量和距离，计算个体之间的引力。

3. 更新速度和位置：根据引力大小，更新每个个体的速度和位置。

4. 判断是否收敛：根据预设的收敛条件，判断算法是否收敛。

5. 输出最优解：如果算法收敛，则输出最优解。

3. 基于GSA优化BLS的瓦斯浓度回归预测模型

本文提出的基于GSA优化BLS的瓦斯浓度回归预测模型具体步骤如下：

1. 数据预处理：对采集到的瓦斯浓度数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等操作。

2. 初始化BLS网络：随机初始化BLS网络的结构参数，包括增强层节点个数、特征映射函数类型等。

3. 利用GSA算法优化BLS网络：

   • 将BLS网络的结构参数作为GSA算法的优化变量。

   • 将瓦斯浓度预测的均方误差作为GSA算法的适应度函数。

   • 利用GSA算法对BLS网络的结构参数进行优化，以获得最佳的网络结构。

4. 训练优化后的BLS网络：利用训练数据对优化后的BLS网络进行训练，得到最终的预测模型。

5. 瓦斯浓度预测：利用训练好的模型对新的瓦斯浓度数据进行预测。

4. 仿真实验

为了验证所提模型的有效性和优越性，本文选取了某煤矿的实际瓦斯浓度数据进行仿真实验。

实验结果表明，基于GSA优化BLS模型能够有效提高瓦斯浓度预测精度。这是因为GSA算法能够有效优化BLS网络的结构参数，找到最佳的网络结构，从而提高网络的预测能力。此外，BLS网络本身具有快速学习速度和强大的非线性映射能力，也为提高预测精度提供了保障。

5. 结论

本文提出了一种基于GSA优化BLS的瓦斯浓度回归预测模型，该模型通过利用GSA算法对BLS网络的结构参数进行优化，有效提高了瓦斯浓度预测精度。仿真实验结果表明，该模型在预测精度方面优于其他传统预测模型，具有较好的应用价值。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

​%% 种群初始化function [X]=initialization(N,dim,up,down)​if size(up,1)==1    X=rand(N,dim).*(up-down)+down;endif size(up,1)>1    for i=1:dim        high=up(i);low=down(i);        X(:,i)=rand(1,N).*(high-low)+low;    endendend

🔗 参考文献

[1] 王雨虹,王淑月,王志中,等.基于改进蝗虫算法优化长短时记忆神经网络的多参数瓦斯浓度预测模型研究[J].传感技术学报, 2021, 034(009):1196-1203.DOI:10.3969/j.issn.1004-1699.2021.09.009.

[2] 智登奎,李国勇.基于遗传算法优化神经网络瓦斯浓度预测[J].矿山机械, 2013, 41(4):4.DOI:CNKI:SUN:KSJX.0.2013-04-036.

[3] 刘奕君,赵强,郝文利.基于遗传算法优化BP神经网络的瓦斯浓度预测研究[J].矿业安全与环保, 2015, 42(2):5.DOI:10.3969/j.issn.1008-4495.2015.02.014.

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