基于免疫遗传算法的煤与瓦斯突出预测研究

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• 出版年：2009
• 作者：朱玉；张虹；苏成
• 单位1：中国矿业大学环境与测绘学院
• 出生年：1977
• 学历：博士研究生
• 职称：讲师
• 语种：中文
• 作者关键词：免疫遗传算法（IGA）；BP网络；煤与瓦斯突出；预测
• 起始页：125
• 总页数：6
• 经费资助：江苏省自然科学基金项目（BK2005021）；江苏省普通高校研究生科研创新计划项目（CXB～1392）
• 刊名：中国矿业大学学报
• 是否内版：否
• 刊频：双月刊
• 创刊时间：1955
• 主管单位：中华人民共和国教育部
• 主办单位：中国矿业大学
• 主编：骆振福
• 地址：江苏徐州
• 邮编：221008
• 电子信箱：journal@cumt.edu.cn
• 网址：http://zgkyxxb.periodicals.com.cn/default.html；http://zgkd.chinajournal.net.cn；http://xb.cumt.edu.cn
• 卷：38
• 期：1
• 期刊索取号：P706.6 141
• 数据库收录：中文核心期刊；《中国科学引文数据库》(CSCD)源刊；美国《工程索引》(Ei Compendex)收录期刊；俄罗斯《文摘杂志》(AJ)收录期刊；美国《化学文摘》(CA)、《剑桥科学文摘》(CSA)收录期刊；美国《煤文摘》(Coal Abstracts)、《煤文精选》(CH)收录期刊；中国高校精品科技期刊；中国期刊方阵“双效”期刊；江苏省优秀期刊
• 核心期刊：中文核心期刊

摘要

根据影响煤与瓦斯突出的各个因素与突出强度之间存在的复杂的非线性映射关系，建立了突出强度预测的BP网络模型。针对BP网络收敛速度慢和易陷入局部极小值及基于遗传算法的BP网络易出现未成熟收敛问题，提出了一种基于免疫遗传算法（IGA）的BP网络，即利用IGA实现对BP网络的优化。IGA在遗传算法（GA）的基础上引入生物免疫系统中的多样性保持机制和抗体浓度调节机制，有效地克服了GA算法的搜索效率低、个体多样性差及早熟现象，提高了算法的收敛性能。结果表明：将基于IGA的BP网络应用于煤与瓦斯突出强度预测，该算法设计的BP网络具有较快的收敛速度和较强的全局收敛性能，在煤与瓦斯突出预测中取得了良好效果。