基于改进的SSA优化BP神经网络的导水断裂带高度预测

作     者：王耀国 李勇永 郭涛 WANG Yaoguo;LI Yongyong;GUO Tao

作者机构：洛阳市规划建筑设计研究院有限公司河南洛阳471000 洛阳职业技术学院河南洛阳471000 洛阳理工学院土木工程学院河南洛阳471000 洛阳师范学院国土与旅游学院河南洛阳471000 四川省农业科学院遥感与数字农业研究所四川成都610066 

基　　金：河南省重点研发与推广(科技攻关)资助项目(202102210364,222102320258) 河南省高等学校重点科研资助项目(20B480004) 

出 版 物：《煤矿安全》 (Safety in Coal Mines)

年 卷 期：2023年第54卷第2期

页      码：166-173页

摘      要：针对在采煤沉降灾变预警建模中导水断裂带高度难以准确预测的问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络的导水断裂带高度预测模型;为增强预测模型的全局搜索和逃离局部最优的能力,在标准SSA中加入Tent混沌映射初始化种群,提高种群分布的均匀性和多样性,并引入高斯变异、高斯扰动算法以及动态步长因子,提高SSA跳出局部最优的能力和求解精度;通过实践应用,将改进的SSA-BP与SSA-BP、PSO-BP、BP以及前人研究的GA-SVR模型预测结果进行对比。结果表明:基于改进的SSA-BP预测模型的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R2)分别为1.23 m、2.64%、1.51 m和0.985,均优于其它模型,提高了导水断裂带高度预测的准确性和稳定性。

主 题 词：导水断裂带 BP神经网络 麻雀搜索算法 Tent混沌映射 高斯变异 

学科分类：0819[工学-海洋工程类] 081903[081903] 08[工学] 

D　O　I：10.13347/j.cnki.mkaq.2023.02.001

馆 藏 号：203118850...