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摘要
针对瓦斯传感器数据传输过程受到强电磁信号干扰而产生误报警的问题，在实验模拟“大数”干扰的条件下，提出了基于遗传算法（GA）优化BP神经网络的煤矿瓦斯监控系统大数干扰信号辨识方法。首先根据大数干扰信号幅值变换较快的特点，确定BP神经网络的输入与输出，然后利用贝叶斯正则化的方法提高网络的泛化能力，结合遗传算法的全局搜索能力，优化网络的权值和阈值，最后建立了GA优化BP神经网络的大数干扰信号辨识模型。实验结果表明，遗传算法能够有效降低BP神经网络的训练误差，GA优化BP神经网络辨识模型和未被优化的BP神经网络相比，优化后的网络测试信号相对误差由10.003降低到6.096，且辨识后不会影响瓦斯突出信号的正常输出，能够解决煤矿井下因大数干扰信号造成传感器误报警的问题。
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单位自动化学院; 江西理工大学
