基于量子免疫遗传算法的煤与瓦斯突出神经网络预测.pdf

【量子免疫遗传算法在煤与瓦斯突出神经网络预测中的应用】 煤与瓦斯突出是煤矿安全生产中的重大威胁，传统的预测方法，如基于经验的方法和数学建模技术，往往存在局限性，无法有效处理复杂多变的信息映射问题。因此，研究者开始引入人工智能模型，特别是神经网络，来提升预测的准确性。神经网络以其强大的学习能力和非线性映射能力，通过大量样本数据的训练调整网络连接权重，揭示煤与瓦斯突出的影响因素与事件之间的关联规律，实现危险性的识别。 然而，传统的反向传播（BP）算法在训练神经网络时存在收敛速度慢和易陷入局部最小的问题。为解决这些问题，研究者提出了各种优化策略。文献中提到了免疫遗传算法（IGA）和量子遗传算法（QGA）优化BP网络权重的方法。虽然这些算法在一定程度上改善了BP网络的性能，但IGA在迭代过程中未保存优良抗体，QGA则在量子坍塌过程中可能存在盲目性和个体退化的问题，可能导致全局寻优时的“早熟”现象。 为适应煤与瓦斯突出预测的高维数据和多极值特性，研究人员借鉴了免疫算法的抗体多样性保持机制和免疫记忆思想，提出了量子免疫遗传算法（QIGA）。QIGA利用量子比特编码表示染色体，采用小生境初始化方法生成初始量子抗体种群，并通过期望繁殖概率进行抗体选择，更新免疫记忆库。同时，利用量子交叉和量子旋转门定向更新父代群体，维护抗体的多样性，优化神经网络的输出误差函数，从而构建了预测煤与瓦斯突出危险性的QIGA-BP模型。 为了防止输入参数过多导致的过度拟合，该模型结合平均影响值（MIV）方法进行输入变量筛选，选取显著变量进行预测，进一步提高了预测的准确性。通过煤巷突出预测的样本数据验证，QIGA-BP模型的有效性得到了证明，为煤岩动力灾害的准确预测提供了有益的尝试。 量子免疫遗传算法在神经网络预测中的应用，通过引入量子计算和免疫算法的理论，有效地解决了传统预测方法的局限性，提高了煤与瓦斯突出预测的精确性和可靠性。这不仅有助于煤矿安全，也为未来其他复杂系统的预测分析提供了新的思路和方法。