本篇研究论文主要探讨了如何将遗传算法与BP神经网络相结合，用于解决综采工作面液压支架跟机自动化过程中的问题，如丢架和推移不到位等，实现支架跟机自动化，进而为综采工作面无人化建设提供技术支撑。
需要了解的是遗传算法和BP神经网络的基本原理。遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的搜索优化算法，它通过模拟自然选择和遗传学机制，如选择、交叉和变异等方式，对候选解进行迭代进化，以期找到全局最优解。遗传算法因其良好的全局搜索能力，在解决优化问题上得到了广泛应用。
BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种多层前馈神经网络，它由输入层、隐藏层和输出层构成。通过学习和调整网络权重，BP神经网络能够实现对非线性系统的映射，广泛应用于函数逼近、分类、数据挖掘和模式识别等领域。BP神经网络的核心在于其能够通过误差反向传播算法不断调整网络参数，以减少输出和期望之间的误差。
在本研究中，遗传算法与BP神经网络的结合主要应用于支架跟机自动化控制系统。该系统以BP神经网络控制器作为核心，通过神经网络控制器的反馈控制，将支架的运动参数作为输入模型，计算实际输出与理想输出之间的误差，以判断是否需要回调控制。同时，利用遗传算法优化更新模型的各层阈值和权值，获取网络模型的最优解。这种组合模型具有更快的训练速度和更高的预测准确率，能够更有效地适应综采工作面环境和设备变化。
论文中还提到，通过绘制组合网络的适应度曲线，分析种群迭代的适应度值，种群在迭代一定次数后能够达到最优参数集并保持恒定，从而证明了该模型的稳定性。结合该模型的液压支架电液控制系统能够自主感知设备运动参数的变化，并实现支架的静态调整和动态演化。
本研究的关键知识点包括：
1. 遗传算法的原理及应用，包括其在搜索优化问题中的全局搜索能力。
2. BP神经网络的基本结构及其在函数逼近和模式识别中的应用。
3. 遗传算法与BP神经网络相结合的具体方法，即如何将遗传算法用于BP神经网络的参数优化。
4. 该组合模型在支架跟机自动化中的实际应用，以及如何通过此模型提高液压支架跟机过程中的推移精度。
5. 组合模型的训练速度和预测准确率，以及其适应性和稳定性分析。
6. 液压支架电液控制系统的技术实现，包括如何实现支架自身的静态调整和动态演化。
以上内容展示了遗传算法和BP神经网络在支架跟机自动化领域的应用潜力，为相关领域的技术开发与研究提供了理论基础和实践指导。
