【瓦斯预测】基于鲸鱼优化算法WOA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：煤矿瓦斯灾害是威胁矿工生命安全的主要因素之一，准确预测瓦斯浓度对于保障矿井安全至关重要。本文提出一种基于鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）优化宽度学习神经网络（Broad Learning System, BLS）的瓦斯浓度回归预测模型。该模型首先利用WOA算法对BLS网络的权重和偏置进行优化，以提高模型的预测精度。然后，将优化后的BLS模型应用于瓦斯浓度预测，并通过实测数据验证模型的有效性和可靠性。实验结果表明，该模型能够有效地提高瓦斯浓度预测精度，为矿井安全生产提供可靠的预测依据。

1. 引言

瓦斯是煤矿开采过程中不可避免的伴生气体，其爆炸性、毒性等特性对矿工的生命安全构成严重威胁。近年来，煤矿瓦斯灾害频发，给国家造成重大经济损失和人员伤亡。因此，准确预测瓦斯浓度，及时采取预防措施，对于保障矿井安全生产至关重要。

传统的瓦斯预测方法主要包括经验公式法、统计分析法、数值模拟法等。这些方法虽然在一定程度上可以预测瓦斯浓度，但存在预测精度不高、适用范围有限等缺点。近年来，随着机器学习技术的发展，神经网络等智能算法逐渐被应用于瓦斯预测领域，取得了一定的成果。

宽度学习神经网络（BLS）是一种新型的神经网络模型，具有结构简单、训练速度快、泛化能力强等优点。BLS网络不需要复杂的迭代训练过程，仅需对网络结构进行简单的扩展，即可实现对复杂非线性问题的有效建模。然而，BLS网络的预测精度很大程度上取决于其网络参数的设置，而传统的参数优化方法往往难以找到全局最优解，导致模型的预测精度有限。

鲸鱼优化算法（WOA）是一种新型的群体智能优化算法，其灵感来源于座头鲸捕食猎物时的“包围猎物”行为。WOA算法具有全局搜索能力强、收敛速度快等特点，在解决复杂优化问题方面表现出色。

为了提高BLS网络的瓦斯浓度预测精度，本文提出一种基于WOA优化BLS的瓦斯浓度回归预测模型。该模型利用WOA算法对BLS网络的权重和偏置进行优化，以提高模型的泛化能力和预测精度。

2. 宽度学习神经网络（BLS）

宽度学习神经网络（BLS）是一种新型的机器学习算法，由浙江大学陈俊龙教授团队于2017年提出。BLS网络结构简单，不需要复杂的迭代训练过程，仅需对网络结构进行简单的扩展，即可实现对复杂非线性问题的有效建模。

BLS网络由两部分组成：增强节点（Enhancement Nodes）和映射节点（Mapping Nodes）。增强节点负责提取输入数据的特征，映射节点负责将特征信息映射到输出空间。

BLS网络的训练过程主要包括以下步骤：

1. **增强节点的生成：**根据输入数据生成增强节点，每个增强节点对应一个线性变换。
2. **映射节点的生成：**根据增强节点的输出生成映射节点，每个映射节点对应一个非线性变换。
3. **权重矩阵的计算：**根据增强节点和映射节点的输出计算权重矩阵，该矩阵用于将映射节点的输出映射到目标空间。

BLS网络的优势在于其结构简单、训练速度快、泛化能力强，能够有效地解决复杂非线性问题。然而，BLS网络的预测精度很大程度上取决于其网络参数的设置，而传统的参数优化方法往往难以找到全局最优解，导致模型的预测精度有限。

3. 鲸鱼优化算法（WOA）

鲸鱼优化算法（WOA）是一种新型的群体智能优化算法，其灵感来源于座头鲸捕食猎物时的“包围猎物”行为。WOA算法具有全局搜索能力强、收敛速度快等特点，在解决复杂优化问题方面表现出色。

WOA算法的原理是模拟座头鲸捕食猎物时的行为，将其抽象为以下几个步骤：

1. **包围猎物：**座头鲸通过包围猎物，缩小包围圈，最终捕获猎物。在WOA算法中，这对应于对目标函数进行搜索，不断更新鲸鱼的位置，逼近最优解。
2. **螺旋更新位置：**座头鲸通过螺旋形运动，不断逼近猎物。在WOA算法中，这对应于对鲸鱼的位置进行螺旋形更新，以提高搜索效率。
3. **随机搜索：**座头鲸在搜索过程中，会随机游动，以探索新的区域。在WOA算法中，这对应于对鲸鱼的位置进行随机更新，以避免陷入局部最优解。

WOA算法通过模拟座头鲸的捕食行为，可以有效地搜索全局最优解，并具有较强的鲁棒性。

4. 基于WOA优化BLS的瓦斯浓度预测模型

本文提出一种基于WOA优化BLS的瓦斯浓度回归预测模型，该模型通过WOA算法对BLS网络的权重和偏置进行优化，以提高模型的预测精度。

模型结构如下：

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、特征提取等。
2. **BLS网络构建：**构建BLS网络，包括增强节点和映射节点的生成。
3. **WOA参数优化：**利用WOA算法对BLS网络的权重和偏置进行优化，以提高模型的预测精度。
4. **模型训练：**利用预处理后的数据训练优化后的BLS网络模型。
5. **瓦斯浓度预测：**利用训练好的BLS网络模型对未来瓦斯浓度进行预测。

模型的具体步骤如下：

1. **数据预处理：**收集历史瓦斯浓度数据，并进行数据清洗和特征提取。
2. **BLS网络构建：**构建BLS网络，根据数据特征选择合适的增强节点和映射节点。
3. **WOA参数优化：**将BLS网络的权重和偏置作为WOA算法的优化目标，利用WOA算法进行优化。
4. **模型训练：**利用预处理后的数据训练优化后的BLS网络模型。
5. **瓦斯浓度预测：**利用训练好的BLS网络模型对未来瓦斯浓度进行预测。

5. 实验结果与分析

本文利用某煤矿的瓦斯浓度实测数据对提出的模型进行验证，并与传统的BP神经网络模型进行比较。实验结果表明，基于WOA优化BLS的瓦斯浓度预测模型能够有效提高预测精度，优于传统的BP神经网络模型。

**实验结果表明，**该模型能够有效地提高瓦斯浓度预测精度，为矿井安全生产提供可靠的预测依据。

6. 结论

本文提出了一种基于WOA优化BLS的瓦斯浓度回归预测模型，该模型利用WOA算法对BLS网络的权重和偏置进行优化，以提高模型的预测精度。实验结果表明，该模型能够有效地提高瓦斯浓度预测精度，优于传统的BP神经网络模型。

未来的研究方向：

1. 研究更先进的优化算法，进一步提高BLS模型的预测精度。
2. 将该模型应用于不同类型的煤矿，验证其普适性。
3. 将该模型与其他传感器数据进行融合，提高预测精度和可靠性。

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