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基于健康特征提取和PSO-RBF神经网络的锂离子电池健康状态预测 被引量：22
1
作者 陈峥 顾青峰 +2 位作者 沈世全 申江卫 舒星 《昆明理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第6期92-103,共12页
针对电动汽车锂离子电池健康状态(State of Health,SOH)难以精确预测,以及现有预测模型复杂、计算量大的问题,本文提出了一种基于粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络的电池健... 针对电动汽车锂离子电池健康状态(State of Health,SOH)难以精确预测,以及现有预测模型复杂、计算量大的问题,本文提出了一种基于粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络的电池健康状态预测方法.首先,通过循环寿命试验获取电池充放电过程中的时间向量和容量增量变化,提取与电池衰退相关的健康特征因子;其次,运用灰色关联度和主成分分析法对电池的老化特征参数进行了分析,以解决健康因子冗余或者不足问题;最后建立了PSO-RBF神经网络模型,实现电池健康状态估算.用实验得到的电池数据对提出的模型进行验证,并与单一Elman神经网络(Elman Neural Network, Elman NN)和径向基神经网络模型预测方法进行对比.结果表明:本文提出的方法能有效地预测电池SOH,最大误差小于2%,具有较好的稳定性和鲁棒性. 展开更多
关键词 健康状态 pso-rbf 灰色关联度 主成分分析
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PSO-RBF神经网络在城市需水量预测中的应用 被引量：9
2
作者 张志宇 赵丹国 侯晓宇 《水电能源科学》 北大核心 2013年第6期55-57,共3页
为克服径向基函数(RBF)神经网络由于参数选取不当而对其收敛性能的干扰,利用粒子群优化算法(PSO)的全局搜索能力对RBF神经网络的三个参数进行寻优,建立了基于PSO-RBF神经网络算法的城市需水量预测模型。结果显示,PSO-RBF神经网络算法拟... 为克服径向基函数(RBF)神经网络由于参数选取不当而对其收敛性能的干扰,利用粒子群优化算法(PSO)的全局搜索能力对RBF神经网络的三个参数进行寻优,建立了基于PSO-RBF神经网络算法的城市需水量预测模型。结果显示,PSO-RBF神经网络算法拟合某市1998～2007年需水量数据的平均相对误差为0.18%,预测2008～2010年需水量数据的平均相对误差为3.84%,耗时1.2s;通过RBF神经网络算法拟合的误差平均值为0.28%,预测的平均相对误差为5.62%,耗时2.1s,表明PSO-RBF神经网络算法具有更高的收敛速度与精度。 展开更多
关键词 城市需水量 pso-rbf神经网络 预测模型 寻优
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基于PSO-RBF神经网络的刀具寿命预测 被引量：7
3
作者 李建伟 刘成波 +1 位作者 郭宏 吕娜 《计算机系统应用》 2022年第1期309-314,共6页
有效的刀具寿命预测可以提高加工效率,保证工件加工精度,因此具有重要的研究价值.刀具寿命预测受到刀具材质、切削参数以及加工材料等多因素的影响,导致刀具寿命难以准确预测.针对这一问题提出了一种利用粒子群(particle swarm optimiza... 有效的刀具寿命预测可以提高加工效率,保证工件加工精度,因此具有重要的研究价值.刀具寿命预测受到刀具材质、切削参数以及加工材料等多因素的影响,导致刀具寿命难以准确预测.针对这一问题提出了一种利用粒子群(particle swarm optimization, PSO)算法优化径向基(radial basis function, RBF)神经网络的刀具寿命预测方法.首先用PSO算法优化RBF神经网络的主要参数中心值c,宽度σ以及连接权值w,然后将影响刀具寿命的多个因素作为PSO-RBF神经网络模型的输入神经元,寿命作为输出神经元进行刀具寿命预测.论文提出的基于PSORBF神经网络的刀具寿命预测方法,经实验证明该算法平均相对误差为6.16%,与标准的RBF神经网络预测结果相比降低了17.14%,具有可行性. 展开更多
关键词 刀具寿命预测 PSO算法 RBF神经网络 pso-rbf
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基于PSO-RBFNN的太阳能电池片表面质量检测 被引量：4
4
作者 张鹏娟 《现代电子技术》 北大核心 2020年第9期83-86,91,共5页
为解决太阳能电池片质量检测精度不佳、抗扰性差等问题,提出基于PSO-RBFNN的太阳能电池片表面质量检测方法。基于PSO-RBFNN原理采集电池片质量缺陷条纹特征,根据采集到的条纹特征定位电池片质量缺陷区域;为保障定位的准确,结合最小二乘... 为解决太阳能电池片质量检测精度不佳、抗扰性差等问题,提出基于PSO-RBFNN的太阳能电池片表面质量检测方法。基于PSO-RBFNN原理采集电池片质量缺陷条纹特征,根据采集到的条纹特征定位电池片质量缺陷区域;为保障定位的准确,结合最小二乘法对电池片质量缺陷区域进行降噪,最终实现对太阳能电池片表面质量的准确检测。最后通过实验证实,基于PSO-RBFNN的太阳能电池片表面质量检测方法相对于传统方法有更高的准确性,充分满足研究要求。 展开更多
关键词 电池质量分析 检测值对比 太阳能电池片 pso-rbf神经网络 外观检测 图像处理
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基于PSO-RBF神经网络的电机轴承故障诊断 被引量：4
5
作者 李宝栋 马向军 《自动化与仪器仪表》 2013年第2期143-144,共2页
提出了一种基于PSO-RBF神经网络的电机轴承故障诊断方法。针对RBF神经网络泛化能力方面的不足,利用PSO算法对RBF神经网络的参数进行优化,然后采用优化后的PSO-RBF神经网络对轴承的故障形式进行诊断。结果表明,PSO-RBF神经网络的分类效... 提出了一种基于PSO-RBF神经网络的电机轴承故障诊断方法。针对RBF神经网络泛化能力方面的不足,利用PSO算法对RBF神经网络的参数进行优化,然后采用优化后的PSO-RBF神经网络对轴承的故障形式进行诊断。结果表明,PSO-RBF神经网络的分类效果较好,在故障诊断领域有很好的应用价值。 展开更多
关键词 pso-rbf神经网络 电机轴承 故障诊断
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基于粗糙集和聚类PSO-RBF的水电机组故障诊断 被引量：2
6
作者 范秀香 林峰平 《电气时代》 2016年第5期56-59,共4页
将聚类PSO优化粗糙集-神经网络算法引入水电机组故障诊断中,利用聚类算法和PSO算法的优点改进粗糙集属性约简方法并对水电机组故障的检测信息进行约简,提取对故障分类起主要作用的信息,并用BP神经网络对粗糙集处理后的故障信息进行诊断... 将聚类PSO优化粗糙集-神经网络算法引入水电机组故障诊断中,利用聚类算法和PSO算法的优点改进粗糙集属性约简方法并对水电机组故障的检测信息进行约简,提取对故障分类起主要作用的信息,并用BP神经网络对粗糙集处理后的故障信息进行诊断。该方法降低了神经网络的输入信息空间维数,简化神经网络结构,有效提高故障诊断的准确性。通过对水电机组振动故障数据进行诊断分析,证明了该诊断方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 粗糙集 pso-rbf 水电机组 神经网络 故障诊断 决策表 机组故障 空间维数 条件属性 决策属性
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改进的PSO-RBF模型在土壤水入渗参数非线性预测中的应用研究 被引量：3
7
作者 孙玥 关明皓 《水利技术监督》 2017年第2期117-120,共4页
引入改进的PSO-RBF模型,并结合辽宁中部土壤水观测试验区的试验数据,对Grenn-Ampt土壤水入渗模型参数进行非线性预测研究。结果表明:改进的PSO-RBF模型对土壤入渗参数非线性预测精度高于传统PSO-RBF模型,各参数预测值和试验观测值误差... 引入改进的PSO-RBF模型,并结合辽宁中部土壤水观测试验区的试验数据,对Grenn-Ampt土壤水入渗模型参数进行非线性预测研究。结果表明:改进的PSO-RBF模型对土壤入渗参数非线性预测精度高于传统PSO-RBF模型,各参数预测值和试验观测值误差分别提高17.4%和11.1%;改进的PSO-RBF模型预测的各土壤水入渗参数和土壤物理参数间的相关系数均达到0.6以上。研究成果对于土壤入渗模型参数非线性预测方法提供参考价值。 展开更多
关键词 改进的pso-rbf模型 传统pso-rbf模型 Grenn-Ampt土壤水入渗模型
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基于均匀试验和PSO-RBF 的均质库岸边坡可靠度预测模型 被引量：2
8
作者 俞社鑫 潘建平 《中国农村水利水电》 北大核心 2022年第7期225-229,共5页
岩土参数的不确定性以及外部环境的变化对边坡稳定性有直接影响,为此,进行库岸边坡可靠度分析对水库安全评估具有指导意义。首先针对不确定影响因素选取合适因子水平,采用均匀试验设计法确定神经网络所需实验样本,然后依据边坡参数分布... 岩土参数的不确定性以及外部环境的变化对边坡稳定性有直接影响,为此,进行库岸边坡可靠度分析对水库安全评估具有指导意义。首先针对不确定影响因素选取合适因子水平,采用均匀试验设计法确定神经网络所需实验样本,然后依据边坡参数分布范围,利用极限平衡法和拉丁超立方抽样法求解对应的边坡稳定性系数、失效概率和可靠度指标,最后利用粒子群算法(PSO)优化的径向基函数(RBF)神经网络训练实验样本,建立均质库岸边坡可靠度预测模型,并对比计算结果与网络预测结果。分析结果表明:在均匀试验基础上建立的PSO-RBF神经网络模型的预测精度较高,且优于单纯的RBF神经网络模型,还可节省边坡可靠度分析的时间。对库岸边坡工程稳定性预警和灾害防治有一定参考价值。 展开更多
关键词 库岸边坡 均匀试验 稳定性系数 可靠度预测 pso-rbf
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基于PSO-RBF神经网络的主要影响角正切求取方法 被引量：3
9
作者 陈俊杰 王明远 +1 位作者 武君 闫伟涛 《金属矿山》 CAS 北大核心 2015年第4期224-228,共5页
主要影响角正切tanβ是采用概率积分法进行矿山开采沉陷预计的主要参数之一,决定着开采沉陷的影响范围。为了提高tanβ求取精度,在分析tanβ及其影响因素的基础上,选取tanβ的5个主要影响因素作为输入层神经元,将粒子群(PSO)快速搜索全... 主要影响角正切tanβ是采用概率积分法进行矿山开采沉陷预计的主要参数之一,决定着开采沉陷的影响范围。为了提高tanβ求取精度,在分析tanβ及其影响因素的基础上,选取tanβ的5个主要影响因素作为输入层神经元,将粒子群(PSO)快速搜索全局最优解算法与径向基(RBF)神经网络相结合,提出一种求取tanβ的PSO-RBF神经网络预测模型,获得tanβ和地质采矿条件之间的非线性映射关系。运用我国30个典型观测站的实测数据作为学习训练和测试样本,进行了PSO-RBF神经网络模型的适应度和泛化能力测试,对预测结果与实测值进行了对比分析。结果表明:应用PSO-RBF神经网络模型预测tanβ,收敛速度快,预测精度高。预测结果的最大相对误差为6.54%,最小为2.56%,所得到的tanβ精度有了一定的提高。 展开更多
关键词 PSO-RBP神经网络 预测模型 主要影响角正切
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基于改进PSO-RBFNN的海洋蛋白酶发酵过程软测量 被引量：7
10
作者 朱湘临 凌婧 +2 位作者 王博 郝建华 丁煜函 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期1221-1227,共7页
针对海洋蛋白酶(marine protease,MP)发酵过程中某些关键参量难以在线检测,离线测量存在大滞后、易染菌的问题,提出了一种基于改进的粒子群-径向基神经网络(PSO-RBFNN)的MP发酵过程软测量建模方法。首先采用指数下降惯性权重(exponentia... 针对海洋蛋白酶(marine protease,MP)发酵过程中某些关键参量难以在线检测,离线测量存在大滞后、易染菌的问题,提出了一种基于改进的粒子群-径向基神经网络(PSO-RBFNN)的MP发酵过程软测量建模方法。首先采用指数下降惯性权重(exponential decreasing inertia weight,EDIW)策略对粒子群算法进行改进,克服了固定惯性权重和自适应惯性权重的粒子群算法易于陷入局部极小,进化后期收敛速度慢以及全局搜索能力弱的缺点;然后,采用改进后的粒子群算法对径向基神经网络连接权值进行在线优化,确定RBFNN拓扑结构;最后,根据MP发酵过程的输入/输出向量构建RBFNN软测量模型。实验仿真结果表明,EDIW策略改进的PSO-RBFNN软测量模型训练时间缩短了40%左右,模型预测精度提高了3%以上。 展开更多
关键词 海洋蛋白酶 改进粒子群算法 径向基神经网络 软测量模型
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基于改进CFA PSO-RBF神经网络的温室温度预测研究 被引量：10
11
作者 张坤鳌 赵凯 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第6期95-99,107,共6页
为了科学地控制温室温度环境,提升温室温度的预测精度,提出一种改进收缩因子粒子群优化的径向基函数(RBF)神经网络预测模型。利用最大最小距离算法确定RBF神经网络的隐层节点个数;应用改进收缩因子粒子群优化RBF神经网络的隐层基函数中... 为了科学地控制温室温度环境,提升温室温度的预测精度,提出一种改进收缩因子粒子群优化的径向基函数(RBF)神经网络预测模型。利用最大最小距离算法确定RBF神经网络的隐层节点个数;应用改进收缩因子粒子群优化RBF神经网络的隐层基函数中心和场域宽度;与RBF神经网络算法、PSO-RBF神经网络算法、CFA PSO-RBF神经网络算法的预测精度进行比较,分析预测模型性能。实验证明,在神经网络参数选择合理的情况下,与其他神经网络算法相比,改进CFA PSO-RBF神经网络算法具有更好的预测效果。 展开更多
关键词 CFA PSO RBF神经网络 最大最小距离算法 预测模型 温室
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基于改进PSO-RBF神经网络的光伏功率预测 被引量：7
12
作者 陈玉 吴长林 高文根 《四川轻化工大学学报（自然科学版）》 CAS 2020年第3期40-45,共6页
针对RBF算法的隐节点中心和参数会影响光伏发电功率的预测精度,提出了一种基于改进粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化径向基函数网络(Radial Basis Function,RBF)算法,通过寻找相似日,将相似日的实际功率和影响光伏发电... 针对RBF算法的隐节点中心和参数会影响光伏发电功率的预测精度,提出了一种基于改进粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化径向基函数网络(Radial Basis Function,RBF)算法,通过寻找相似日,将相似日的实际功率和影响光伏发电功率的气象因子数据作为输入,同时利用改进PSO优化RBF网络参数,建立预测模型进行训练和预测。在粒子群优化算法中,通过动态调整惯性权重,有效地提高了非线性问题的求解能力,采用改进粒子群优化算法优化径向基神经网络参数,兼顾了PSO和RBF神经网络模型的优点,具有较好的收敛速度和预测精度。通过实际光伏发电数据验证表明,该算法具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 光伏发电 预测 改进pso-rbf 优化
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改进PSO-RBF算法的锂电池额定容量实时估计 被引量：3
13
作者 陈德海 马原 潘韦驰 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第3期45-50,共6页
针对在实际工况下对锂离子电池额定容量进行估计时,数学建模困难、内部参数测量复杂、模型自适应性差等问题,提出一种对粒子群聚类算法的参数组合进行优选并结合优选结果对径向基函数(RBF)神经网络进行改进的方法,以实现对锂电池额定容... 针对在实际工况下对锂离子电池额定容量进行估计时,数学建模困难、内部参数测量复杂、模型自适应性差等问题,提出一种对粒子群聚类算法的参数组合进行优选并结合优选结果对径向基函数(RBF)神经网络进行改进的方法,以实现对锂电池额定容量的实时估计。将电池额定容量的影响因素划分为内部退化因素和特性影响因素,通过分析电池内部退化规律的相关性,进行剩余寿命预测;结合电池健康状态影响因素(温度、充放电倍率),进行动态额定容量标定。实验结果表明,改进的RBF算法预测结果平均误差约为2.1%。 展开更多
关键词 pso-rbf 电池容量 SOH RUL
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基于PSO-RBF神经网络在温室温度预测中的应用 被引量：24
14
作者 夏爽 李丽宏 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第3期744-748,共5页
为提高温室温度模型预测的准确率,提出一种基于PSO-RBF神经网络的温室温度预测模型。针对梯度下降法收敛速度慢的问题,利用PSO算法优化RBF神经网络参数;为验证该模型有效性,以农场实测数据建立样本,对温室温度进行预测,验证了其比梯度... 为提高温室温度模型预测的准确率,提出一种基于PSO-RBF神经网络的温室温度预测模型。针对梯度下降法收敛速度慢的问题,利用PSO算法优化RBF神经网络参数;为验证该模型有效性,以农场实测数据建立样本,对温室温度进行预测,验证了其比梯度下降法优化的RBF神经网络模型具有更好的预测效果;为给温室内调控设备的提前控制提供依据,根据1月-5月温度数据,利用时间序列法预测相关温室参数,作为该模型输入,利用其预测6月份温度,预测结果表明该月温度呈上升趋势。 展开更多
关键词 RBF神经网络 PSO算法 温室温度 模型 预测
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PSO-RBF神经网络在导水裂缝带高度预测中的应用 被引量：5
15
作者 刘国发 王玉振 《中国矿业》 北大核心 2018年第5期128-131,共4页
水体下采煤留设保护煤柱时,导水裂缝带高度的选取直接关系着煤矿的安全开采问题。为提高导水裂缝带高度的求取精度,在综合分析导水裂缝带高度的主要影响因素的基础上,本文选取了6个主要影响因素作为输入层神经元,并将POS算法和径向基(R... 水体下采煤留设保护煤柱时,导水裂缝带高度的选取直接关系着煤矿的安全开采问题。为提高导水裂缝带高度的求取精度,在综合分析导水裂缝带高度的主要影响因素的基础上,本文选取了6个主要影响因素作为输入层神经元,并将POS算法和径向基(RBF)神经网络有机结合,构建了基于PSORBF神经网络的导水裂缝带高度预测模型。经过25组实测数据的学习训练和检验,验证了预计模型的可靠性。结果表明:与实测结果相比,预计结果的相对差值最大为7.43%,最小为1.41%,满足沉陷工程的精度要求。 展开更多
关键词 导水裂缝带高度 预测模型 pso-rbf神经网络
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PCA和GA-PSO-RBF集成的发电机组远程故障诊断 被引量：13
16
作者 钱玉良 张浩 +1 位作者 彭道刚 徐春梅 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2012年第7期597-604,共8页
首先基于LPC2290核心芯片的arm嵌入式工控平台设计了远程数据采集系统,使故障诊断系统通过Internet在线获取发电机组状态数据。然后给出了主元分析(PCA)和GA-PSO-RBF神经网络集成的故障诊断方法。故障模式向量先通过PCA降维,降低RBF神... 首先基于LPC2290核心芯片的arm嵌入式工控平台设计了远程数据采集系统,使故障诊断系统通过Internet在线获取发电机组状态数据。然后给出了主元分析(PCA)和GA-PSO-RBF神经网络集成的故障诊断方法。故障模式向量先通过PCA降维,降低RBF神经网络的规模和计算时间。针对RBF神经网络参数难以设置、收敛速度慢等不足,介绍了一种具有遗传算法中的选择、交叉、变异操作的遗传-粒子群算法(GA-PSO),用于RBF神经网络的参数优化过程。最后以转子振动试验台仿真发电机组,实现了状态信息的远程获取;通过故障诊断仿真测试验证了PCA和GA-PSO-RBF集成诊断方法的有效性。 展开更多
关键词 远程 数据采集 主元分析(PCA) 遗传-粒子群算法(GA-PSO) RBF神经网络 发电机组 故障诊断
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基于PSO-RBF神经网络的雷达目标识别 被引量：6
17
作者 何隆玲 胡桂明 +1 位作者 李维维 李铭 《现代防御技术》 北大核心 2014年第5期115-120,共6页
为提高雷达系统目标识别能力,对粒子群算法及RBF神经网络进行了分析。针对离子群算法(PSO)易陷入局部极小的缺陷,提出了基于自适应时变权重和局部搜索算子的改进PSO算法,并将该算法应用到RBF神经网络核函数参数的优化学习中,进行了雷达... 为提高雷达系统目标识别能力,对粒子群算法及RBF神经网络进行了分析。针对离子群算法(PSO)易陷入局部极小的缺陷,提出了基于自适应时变权重和局部搜索算子的改进PSO算法,并将该算法应用到RBF神经网络核函数参数的优化学习中,进行了雷达目标识别仿真实验。仿真结果表明,相对于标准PSO-RBF神经网络,改进算法不仅收敛速度快,且误差精度高,特别在干扰较强时,目标的识别率有较大提高。 展开更多
关键词 一维距离像 粒子群算法 RBF神经网络 雷达目标识别
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基于PSO-RBF代理模型的板料成形本构参数反求优化研究 被引量：13
18
作者 乔良 宋小欣 +2 位作者 谢延敏 王杰 王新宝 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第19期2680-2685,共6页
为了准确获取材料在复杂应力应变状态下的板料成形本构参数,提高板料成形有限元数值模拟的精度,提出了基于改进径向基函数代理模型的板料成形参数反求优化方法。将径向修正系数引入径向基函数(RBF)核函数中,利用粒子群算法(PSO)对径向... 为了准确获取材料在复杂应力应变状态下的板料成形本构参数,提高板料成形有限元数值模拟的精度,提出了基于改进径向基函数代理模型的板料成形参数反求优化方法。将径向修正系数引入径向基函数(RBF)核函数中,利用粒子群算法(PSO)对径向修正系数进行优化,提高模型的预测精度。将PSO-RBF模型应用到一个非线性测试函数中,结果表明,PSO-RBF模型比RBF模型的预测精度提高很多;同时将PSO-RBF模型应用到板料成形本构参数反求中,代替有限元模型进行正问题计算,可节省计算成本和提高效率。结果表明,基于PSO-RBF模型反求优化得到的材料参数,能够更加准确地反映材料的流动趋势以及应变分布。 展开更多
关键词 板料成形 径向基函数 粒子群算法 参数反求
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基于PSO-RBF神经网络的锂电池SOC估算 被引量：11
19
作者 高俊岭 张义哲 《重庆工商大学学报（自然科学版）》 2020年第2期37-41,共5页
针对电动汽车锂电池荷电状态(State Of Charge,SOC)的精准估算,提出一种优化的径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络算法;通过粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化RBF神经网络的参数及结构,确定RBF神经网络中的基函... 针对电动汽车锂电池荷电状态(State Of Charge,SOC)的精准估算,提出一种优化的径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络算法;通过粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化RBF神经网络的参数及结构,确定RBF神经网络中的基函数的宽度以及中心;根据锂电池的充、放电机理,将SOC的影响因子电压(U)、电流(I)、内阻(R)、温度(T)作为输入向量,在Matlab中进行仿真实验;实验表明方法能够实现准确、快速、便捷的锂电池的SOC估算,其预测结果和实际测量结果的误差在4%以下,符合SOC预测误差5%的技术指标要求,对于电动汽车锂电池SOC的估算有着一定的实际应用意义。 展开更多
关键词 锂电池 SOC RBF PSO
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基于MPSO-RBF的瓦斯涌出量预测研究 被引量：2
20
作者 付华 舒丹丹 荆晓亮 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2012年第10期2625-2627,共3页
我国煤矿的重大灾害事故中70%以上是瓦斯事故,煤矿瓦斯是影响煤矿安全生产的重要因素;针对瓦斯煤尘爆炸和煤与瓦斯突出给煤炭矿山带来的危害极大的问题,引入了基于改进PSO算法的RBF神经网络的混合优化算法(MPSO-RBF算法),即将PSO算法的... 我国煤矿的重大灾害事故中70%以上是瓦斯事故,煤矿瓦斯是影响煤矿安全生产的重要因素;针对瓦斯煤尘爆炸和煤与瓦斯突出给煤炭矿山带来的危害极大的问题,引入了基于改进PSO算法的RBF神经网络的混合优化算法(MPSO-RBF算法),即将PSO算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化相结合,并建立了瓦斯预测模型;仿真与实际数据验证表明,优化算法所求的最优解具有良好的收敛能力,瓦斯涌出量的预测结果与实际值的误差在+1.44%至-0.63%之间,改进的粒子群算法优化的RBF神经网络对瓦斯涌出量预测能达到良好的效果。 展开更多
关键词 RBF神经网络 改进的PSO算法 瓦斯预测
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