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摘要
为对煤矿瓦斯爆炸事故风险等级进行精准预测，以符合实际情景的特征向量为前提，基于改进粒子群算法优化概率神经网络(RWPSO-PNN)实现瓦斯爆炸风险等级预测模型。首先利用中文分词提取煤矿瓦斯爆炸事故致因，以灰色关联分析(GRA)选取模型的输入特征向量；并针对概率神经网络(PNN)中平滑因子易引起网络识别率低的问题，提出了RWPSO-PNN，实现平滑因子的自适应调整；最后对RWPSO-PNN进行了实例分析，并与极限学习机算法、BP神经网络和支持向量机算法进行对比。结果表明：RWPSO-PNN预测准确率为90%，平均绝对误差为0.133，明显优于对比算法。
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单位西安科技大学; 通信与信息工程学院
