基于ANNs耦合GA算法的煤层含气量预判

摘要

为了对煤层含气量进行有效分析,以实现煤层气可靠抽采及瓦斯灾害预防,提出了遗传算法(GA)优化人工神经网络(ANNs)煤层含气量的预判方法.GA算法通过对ANNs网络的权值及阈值的寻优,构建了基于ANNs耦合GA算法的煤层含气量非线性预判模型,并结合现场实测数据进行了分析.仿真结果显示:耦合模型的预判的最大相对误差为1.47%,较之其他模型具有更高的预判精度和更好的泛化能力,能实现煤层含气量的有效预测.

关键词

神经网络(ANNs) / 遗传算法(GA) / 耦合模型 / 煤层含气量