【瓦斯预测】基于金枪鱼优化算法TSO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

🔥 内容介绍

摘要: 瓦斯浓度预测对于煤矿安全生产至关重要。传统方法存在预测精度低、模型训练时间长等问题。本文提出一种基于金枪鱼优化算法tso优化宽度学习神经网络bls的瓦斯浓度回归预测方法。该方法首先利用tso算法对bls网络的隐含层节点数、特征映射函数以及正则化参数进行优化，从而获得最佳的网络结构和参数。然后，将优化后的bls网络应用于瓦斯浓度回归预测，并通过实际煤矿数据验证该方法的有效性。结果表明，与传统方法相比，该方法具有更高的预测精度、更快的训练速度，并能有效克服数据噪声干扰，为煤矿安全生产提供更可靠的保障。

1. 引言

瓦斯是煤矿开采过程中的重大安全隐患，其突发性强、危害性大，严重威胁着矿工的生命安全和生产安全。因此，对瓦斯浓度进行准确、有效的预测对于煤矿安全生产至关重要。传统瓦斯预测方法主要包括统计分析法、灰色预测法、人工神经网络法等，但这些方法存在着预测精度低、模型训练时间长、对数据噪声敏感等问题。

近年来，宽度学习神经网络 (bls) 作为一种新型的神经网络，凭借其快速训练速度、优越的泛化性能和对噪声的鲁棒性，在非线性系统建模、时间序列预测等领域取得了广泛应用。然而，传统的bls网络的性能受其网络结构和参数的影响较大。如何有效地优化bls网络的结构和参数，使其更好地应用于瓦斯浓度预测，成为研究的重点。

金枪鱼优化算法 (tso) 是一种新型的群智能优化算法，其灵感来源于金枪鱼群觅食的行为。tso算法具有收敛速度快、全局搜索能力强、易于实现等优点，在解决各种优化问题方面表现出良好的性能。

基于上述分析，本文提出一种基于tso优化bls网络的瓦斯浓度回归预测方法。该方法利用tso算法优化bls网络的结构和参数，并将其应用于瓦斯浓度回归预测，从而提高预测精度和效率。

2. 宽度学习神经网络

宽度学习神经网络 (bls) 是一种新型的神经网络，其核心思想是利用大量的隐含层节点来增强网络的学习能力，同时避免传统神经网络中反向传播算法的复杂计算。

2.1 bls网络结构

bls网络由输入层、隐含层和输出层组成。输入层接收来自外界的数据，隐含层由多个特征映射节点组成，输出层根据隐含层节点的输出进行线性组合，得到最终的预测结果。

2.2 bls网络学习算法

bls网络的学习过程主要包括以下步骤：

1. 特征映射: 每个隐含层节点接收来自输入层的输入数据，并通过特征映射函数进行非线性变换，生成特征向量。
2. 权重计算: 每个隐含层节点的输出与输出层的连接权重可以通过线性回归算法进行计算。
3. 输出层计算: 输出层接收来自隐含层节点的输出，并通过线性组合得到最终的预测结果。

3. 金枪鱼优化算法

金枪鱼优化算法 (tso) 是一种新型的群智能优化算法，其灵感来源于金枪鱼群觅食的行为。金枪鱼群在觅食过程中，会形成不同的群体结构，并通过协同合作的方式找到最佳的食物来源。

4. 基于tso优化bls网络的瓦斯浓度回归预测方法

本文提出的基于tso优化bls网络的瓦斯浓度回归预测方法，其主要步骤如下：

1. 数据预处理: 对采集到的瓦斯浓度数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取、数据归一化等。
2. tso优化bls网络: 利用tso算法对bls网络的结构和参数进行优化，包括隐含层节点数、特征映射函数以及正则化参数。
3. 模型训练: 使用预处理后的数据训练优化后的bls网络。
4. 瓦斯浓度预测: 使用训练好的bls网络对新的数据进行预测，得到瓦斯浓度的预测值。

5. 实验结果与分析

为了验证本文提出的方法的有效性，在实际煤矿数据上进行了实验。实验结果表明，该方法在瓦斯浓度预测方面具有显著优势，具体表现如下：

• 预测精度更高: 与传统方法相比，该方法的预测精度更高，误差更小。
• 训练速度更快: 该方法的训练速度比传统方法更快，能够快速完成模型训练。
• 抗噪声能力更强: 该方法能够有效地克服数据噪声干扰，提高预测的鲁棒性。

6. 结论

本文提出了一种基于tso优化bls网络的瓦斯浓度回归预测方法。该方法利用tso算法优化bls网络的结构和参数，并将其应用于瓦斯浓度回归预测，从而提高预测精度和效率。实验结果表明，该方法在瓦斯浓度预测方面具有显著优势，为煤矿安全生产提供了更可靠的保障。

7. 未来工作

未来工作将重点研究以下方面：

• 探索更有效的特征提取方法，提高预测精度。
• 结合其他深度学习模型，进一步提高模型性能。
• 将该方法应用于其他矿山安全预测领域，如矿井水害预测、顶板事故预测等。

⛳️ 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