燥与瓦斯突出预测的PSO-BP算法模型

摘要

基于梯度下降的BP算法简单、可塑性强,但极易陷入局部极值,并且存在收敛速度慢等无法克服的缺陷.粒子群优化算法作为一种全局优化算法,引入到神经网络的训练中很容易实现,并且能够快速收敛.结合局部搜索能力快速的BP算法和全局搜索能力极强的粒子群优化算法,提出了PSO-BP算法的煤与瓦斯突出危险性区域预测模型.实验结果证明,该预测模型相比于基于BP神经网络的预测,在泛化能力和收敛速度上均有显著增长.