基于GA PSO BP混合...的矿井CO气体监测系统设计

针对井下工作面复杂多变的温湿度环境及悬浮煤尘对矿井内ＣＯ 气体监测精度的不利影响提出了一种基于ＧＡ ＰＳＯ ＢＰ 混合优化算法的井下ＣＯ 气体监测系统设计方案.该系统设计有9个样本采样节点各节点感知端选用红外气体传感器决策端通过基于遗传算法和粒子群算法混合优化的ＢＰ 神经网络算法对感知端进行复杂多变条件下的温湿度补偿.多次实验结果表明相比应用广泛的ＢＰ 神经网络算法和粒子群优化ＢＰ 神经网络算法使用混合优化ＢＰ 神经网络ＧＡ ＰＳＯ ＢＰ 算法后9个测试样本节点返回监测中心的ＣＯ 气体浓度最大误差不超过1.30满足井下气体监测精度需求.