基于粒子群神经网络的底板突水预测研究

将粒子群优化算法用于优化神经网络,有效地避免了神经网络易于陷入局部最小点、收敛速度慢等缺陷。将影响底板突水因子的水压、断层、岩溶发育、隔水层厚度作为输入矢量,将粒子群优化的神经网络模型用于煤矿的底板突水预测中,结果表明:模型具有良好的适应性,对比传统的BP网络,精度取得了极大提高,收敛更快。