基于多粒子群优化的RBF神经网络瓦斯涌出量模型研究

针对井下瓦斯涌出量预测的问题,建立RBF神经网络,引入多粒子群优化神经网络模型。多粒子群算法分割经典的单粒子群算法为多个线程,同时优化了学习因子和惯性权重,这样既增加算法的遍历性又使算法的二次精细搜索能力增强。