基于神经网络与改进ABC算法的瓦斯预测研究  

Research on gas forecast based on neural network and improved ABC algorithm

作　　者：付华[1] 荆晓亮[1] 杨義葵[1] 

机构地区：[1]辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁葫芦岛125105

出　　处：《传感器与微系统》2011年第4期79-81,92,共4页Transducer and Microsystem Technologies

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50874059);辽宁省重点科技计划资助项目(2007231003);辽宁省优秀人才基金资助项目(2007R24);辽宁省创新团队基金资助项目(2007T071)

摘　　要：人工蜜蜂群(ABC)优化算法具有较强的全局搜索能力。在标准算法的基础上,参考粒子群优化算法,加入当前全局最优解对算法的有益引导;当观察蜂在引导蜂所在食物源附近搜索时,引入混沌搜索机制,改善局部搜索性能。利用改进的ABC算法,以网络训练的最小方差F为优化指标,优化神经网络的连接权值。优化后的神经网络用于瓦斯预测,取得了良好的效果。Artificial bee colony（ABC） optimal algorithm has strong global search ability.Based on standard algorithm,inspired by PSO algorithm,current global optimal solution has been considered.Whenever onlooker bee searches around food source that employed bee searched,chaos search mechanism is introduced,in order to ameliorate local search performance.Using improved ABC algorithm,weights of neural network is optimized,aiming at F of network training as optimal index.Optimized neural network has been used in gas forecast,excellent result has been obtained.

关 键 词：人工蜜蜂群优化算法 神经网络 混沌搜索 瓦斯预测 

分 类 号：TD713[矿业工程—矿井通风与安全]