基于神经网络与改进ABC算法的瓦斯预测研究

付华; 荆晓亮; 杨義葵

doi:10.13873/j.1000-97872011.04.009

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基于神经网络与改进ABC算法的瓦斯预测研究

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 基于神经网络与改进ABC算法的瓦斯预测研究
- Research on gas forecast based on neural network and improved ABC algorithm
- 传感器与微系统 2011年30卷第4期页码：79-81+92
- 作者机构：
  
  辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目（50874059）;辽宁省重点科技计划资助项目（2007231003）;辽宁省优秀人才基金资助项目（2007R24）;辽宁省创新团队基金资助项目（2007T071）
- DOI：10.13873/j.1000-97872011.04.009
  中图分类号： TD712.5
- 纸质出版：2011
- 稿件说明：
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[1]付华,荆晓亮,杨義葵.基于神经网络与改进ABC算法的瓦斯预测研究[J].传感器与微系统,2011,30(04):79-81+92.

FU Hua, JING Xiao-liang, YANG Yi-kui. Research on gas forecast based on neural network and improved ABC algorithm[J]. 2011, 30(4): 79-81+92.
[1]付华,荆晓亮,杨義葵.基于神经网络与改进ABC算法的瓦斯预测研究[J].传感器与微系统,2011,30(04):79-81+92. DOI： 10.13873/j.1000-97872011.04.009.

FU Hua, JING Xiao-liang, YANG Yi-kui. Research on gas forecast based on neural network and improved ABC algorithm[J]. 2011, 30(4): 79-81+92. DOI： 10.13873/j.1000-97872011.04.009.

摘要

人工蜜蜂群（ABC）优化算法具有较强的全局搜索能力。在标准算法的基础上

参考粒子群优化算法

加入当前全局最优解对算法的有益引导;当观察蜂在引导蜂所在食物源附近搜索时

引入混沌搜索机制

改善局部搜索性能。利用改进的ABC算法

以网络训练的最小方差F为优化指标

优化神经网络的连接权值。优化后的神经网络用于瓦斯预测

取得了良好的效果。

Abstract

Artificial bee colony（ABC） optimal algorithm has strong global search ability.Based on standard algorithm

inspired by PSO algorithm

current global optimal solution has been considered.Whenever onlooker bee searches around food source that employed bee searched

chaos search mechanism is introduced

in order to ameliorate local search performance.Using improved ABC algorithm

weights of neural network is optimized

aiming at F of network training as optimal index.Optimized neural network has been used in gas forecast

excellent result has been obtained.

关键词

Keywords

references

蜜蜂群优化算法用于训练前馈神经网络 [J]. 李伟强,徐建城,殷剑锋. 计算机工程与应用 . 2009(24)

多目标智能优化算法及其应用[M]. 科学出版社 , 雷德明, 2009

混沌及其应用[M]. 武汉大学出版社 , 黄润生,黄浩编著, 2005

人工神经网络理论、设计及应用[M]. 化学工业出版社 , 韩力群编著, 2002

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