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摘要: 瓦斯浓度预测对于煤矿安全生产至关重要。传统方法存在预测精度低、模型训练时间长等问题。本文提出一种基于金枪鱼优化算法tso优化宽度学习神经网络bls的瓦斯浓度回归预测方法。该方法首先利用tso算法对bls网络的隐含层节点数、特征映射函数以及正则化参数进行优化，从而获得最佳的网络结构和参数。然后，将优化后的bls网络应用于瓦斯浓度回归预测，并通过实际煤矿数据验证该方法的有效性。结果表明，与传统方法相比，该方法具有更高的预测精度、更快的训练速度，并能有效克服数据噪声干扰，为煤矿安全生产提供更可靠的保障。
1. 引言
瓦斯是煤矿开采过程中的重大安全隐患，其突发性强、危害性大，严重威胁着矿工的生命安全和生产安全。因此，对瓦斯浓度进行准确、有效的预测对于煤矿安全生产至关重要。传统瓦斯预测方法主要包括统计分析法、灰色预测法、人工神经网络法等，但这些方法存在着预测精度低、模型训练时间长、对数据噪声敏感等问题。
近年来，宽度学习神经网络 (bls) 作为一种新型的神经网络，凭借其快速训练速度、优越的泛化性能和对噪声的鲁棒性，在非线性系统建模、时间序列预测等领域取得了广泛应用。然而，传统的bls网络的性能受其网络结构和参数的影响较大。如何有效地优化bls网络的结构和参数，使其更好地应用于瓦斯浓度预测，成为研究的重点。
金枪鱼优化算法 (tso) 是一种新型的群智能优化算法，其灵感来源于金枪鱼群觅食的行为。tso算法具有收敛速度快、全局搜索能力强、易于实现等优点，在解决各种优化问题方面表现出良好的性能。
基于上述分析，本文提出一种基于tso优化bls网络的瓦斯浓度回归预测方法。该方法利用tso算法优化bls网络的结构和参数，并将其应用于瓦斯浓度回归预测，从而提高预测精度和效率。
2. 宽度学习神经网络
宽度学习神经网络 (bls) 是一种新型的神经网络，其核心思想是利用大量的隐含层节点来增强网络的学习能力，同时避免传统神经网络中反向传播算法的复杂计算。
2.1 bls网络结构
bls网络由输入层、隐含层和输出层组成。输入层接收来自外界的数据，隐含层由多个特征映射节点组成，输出层根据隐含层节点的输出进行线性组合，得到最终的预测结果。
2.2 bls网络学习算法
bls网络的学习过程主要包括以下步骤：
- 特征映射: 每个隐含层节点接收来自输入层的输入数据，并通过特征映射函数进行非线性变换，生成特征向量。
- 权重计算: 每个隐含层节点的输出与输出层的连接权重可以通过线性回归算法进行计算。
- 输出层计算: 输出层接收来自隐含层节点的输出，并通过线性组合得到最终的预测结果。
3. 金枪鱼优化算法
金枪鱼优化算法 (tso) 是一种新型的群智能优化算法，其灵感来源于金枪鱼群觅食的行为。金枪鱼群在觅食过程中，会形成不同的群体结构，并通过协同合作的方式找到最佳的食物来源。
4. 基于tso优化bls网络的瓦斯浓度回归预测方法
本文提出的基于tso优化bls网络的瓦斯浓度回归预测方法，其主要步骤如下：
- 数据预处理: 对采集到的瓦斯浓度数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取、数据归一化等。
- tso优化bls网络: 利用tso算法对bls网络的结构和参数进行优化，包括隐含层节点数、特征映射函数以及正则化参数。
- 模型训练: 使用预处理后的数据训练优化后的bls网络。
- 瓦斯浓度预测: 使用训练好的bls网络对新的数据进行预测，得到瓦斯浓度的预测值。
5. 实验结果与分析
为了验证本文提出的方法的有效性，在实际煤矿数据上进行了实验。实验结果表明，该方法在瓦斯浓度预测方面具有显著优势，具体表现如下：
- 预测精度更高: 与传统方法相比，该方法的预测精度更高，误差更小。
- 训练速度更快: 该方法的训练速度比传统方法更快，能够快速完成模型训练。
- 抗噪声能力更强: 该方法能够有效地克服数据噪声干扰，提高预测的鲁棒性。
6. 结论
本文提出了一种基于tso优化bls网络的瓦斯浓度回归预测方法。该方法利用tso算法优化bls网络的结构和参数，并将其应用于瓦斯浓度回归预测，从而提高预测精度和效率。实验结果表明，该方法在瓦斯浓度预测方面具有显著优势，为煤矿安全生产提供了更可靠的保障。
7. 未来工作
未来工作将重点研究以下方面：
- 探索更有效的特征提取方法，提高预测精度。
- 结合其他深度学习模型，进一步提高模型性能。
- 将该方法应用于其他矿山安全预测领域，如矿井水害预测、顶板事故预测等。
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