【瓦斯预测】基于麻雀搜索优化算法SSA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

    ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

物理应用        机器学习

🔥 内容介绍

导语：

随着科技的不断进步，煤矿安全生产领域也迎来了革命性的技术革新。在这场科技革新中，智能优化算法与先进的神经网络模型的结合，为传统的瓦斯浓度预测问题提供了前所未有的解决方案。本文将详细介绍麻雀搜索优化算法（SSA）如何优化宽度学习神经网络（BLS），以及这种结合如何实现对煤矿中瓦斯浓度的高效、准确回归预测。

正文：

【瓦斯预测的重要性】

瓦斯，即甲烷，是煤矿生产中的重大安全隐患。精确预测瓦斯浓度对于防范煤矿事故、保障矿工生命安全具有至关重要的作用。传统的监测手段往往存在反应滞后、精度不足等问题，迫切需要新技术的介入和革新。

【麻雀搜索优化算法SSA简介】

麻雀搜索优化算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）是一种受到麻雀觅食行为和反捕食行为启发的智能优化算法。自2020年提出以来，因其出色的全局搜索能力和高收敛速度，SSA已在多个领域显示出优越的优化性能。

【宽度学习神经网络BLS概述】

宽度学习神经网络（Broad Learning System, BLS）是一种基于“特征节点”的创新神经网络结构，相较于传统的神经网络，BLS具有结构简单、训练速度快等优点，尤其适合处理复杂数据的回归和分类问题。

【SSA优化BLS的原理及步骤】

1. 初始化：确定BLS的初始网络结构和参数，使用SSA随机生成一组可能的解，每个解代表一种网络参数配置。

2. 适应度评估：通过适应度函数（如预测误差的倒数）评价每组解的性能。

3. 更新位置：根据SSA算法规则，更新麻雀群的位置，即更新网络参数。

4. 迭代寻优：重复评估和更新步骤，直至找到最优的网络参数配置。

【未来展望】

SSA与BLS的结合不仅为瓦斯浓度预测问题提供了新的解决思路，也为其他领域的复杂优化问题提供了参考。未来，这一技术的进一步优化和应用拓展，有望在更多领域展现其独特的价值。

结语：

在科技快速发展的今天，煤矿安全生产仍然是我们不可忽视的重要议题。智能优化算法SSA与宽度学习神经网络BLS的结合，为瓦斯浓度预测带来了新的希望，展示了科技力量在提升煤矿安全方面的重大潜力。展望未来，这一领域的研究将继续深入，为煤矿工人的生命安全提供更加坚实的保障

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🎁  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度

🌈 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

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别