| 为了解决现有矿井环境瓦斯浓度预测方法无法处理大数据量、适应性差、误差较大、易陷入局部最优等问题,提出一种基于Adam算法的改进型BP（Back Propagation）神经网络模型,模型适用于矿井多环境参数下,对某区域内环境瓦斯浓度进行预测.对监测监控系统采集到的真实数据进行归一化处理并形成数据集,通过将Adam算法与BP网络模型进行有效结合形成新的网络模型.运用训练集对模型进行训练及调优后,迭代次数在1 200次后损失率趋于平稳,验证集预测的结果整体平均误差率为1.258%,结果表明:该优化模型提高了网络训练速度,且避免了传统BP模型容易陷入局部最小的缺点,同时降低了预测的相对误差. |
