主办单位：煤炭科学研究总院有限公司、中国煤炭学会学术期刊工作委员会
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。
主办单位：煤炭科学研究总院有限公司 中国煤炭学会学术期刊工作委员会
矿业安全与环保 
2022年第06期 
