一種基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦井下定位算法摘要：本文提出了一種基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦井下定位算法，該算法可通過(guò)傳感器獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行煤礦井下人員定位。首先，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，得到一個(gè)較優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；然后，通過(guò)遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，得到更為精確的定位結(jié)果。實(shí)驗(yàn)證明，該算法具有較高的定位精度和穩(wěn)定性，可以為煤礦井下人員的安全提供有力保障。關(guān)鍵詞：煤礦井下；定位算法；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；遺傳算法；安全保障引言：煤礦作為我國(guó)能源的重要來(lái)源，對(duì)于國(guó)家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有重要意義。然而，由于煤礦具有地質(zhì)災(zāi)害多發(fā)、工作環(huán)境危險(xiǎn)等特點(diǎn)，經(jīng)常發(fā)生煤礦事故導(dǎo)致巨大的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。因此，為了提高煤礦井下人員的安全保障，研究煤礦井下人員定位技術(shù)具有十分重要的實(shí)際意義?，F(xiàn)有的煤礦井下人員定位技術(shù)主要有GPS定位、射頻識(shí)別、超聲波定位等方法。但是，GPS定位由于信號(hào)受限、信號(hào)覆蓋范圍有限等問(wèn)題，無(wú)法在煤礦井下實(shí)現(xiàn)；射頻識(shí)別和超聲波定位需要安裝大量的傳感器，成本過(guò)高且定位精度不夠高。因此，煤礦井下人員定位技術(shù)仍需要更加先進(jìn)的解決方案。本文提出了一種基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦井下定位算法。該算法主要通過(guò)傳感器捕獲的數(shù)據(jù)進(jìn)行人員定位，并且通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和遺傳算法的優(yōu)化，可以實(shí)現(xiàn)較高的定位精度和穩(wěn)定性。此外，該算法可適用于各種煤礦井下情況，具有較好的通用性。算法實(shí)現(xiàn)：1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱層和輸出層構(gòu)成。對(duì)于煤礦井下人員定位問(wèn)題，輸入層可以采用傳感器捕獲的數(shù)據(jù)，例如地震波、溫度、濕度等信息；輸出層則為煤礦井下人員定位坐標(biāo)。訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程主要包含四個(gè)步驟：初始化、正向傳播、反向傳播和更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。初始化的過(guò)程是指對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)重進(jìn)行賦初值操作，一般可采用隨機(jī)數(shù)進(jìn)行初始化。正向傳播的過(guò)程是指將輸入數(shù)據(jù)從輸入層傳遞到輸出層，并計(jì)算輸出結(jié)果的過(guò)程。反向傳播的過(guò)程是指將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值與真實(shí)值進(jìn)行比較，并更新權(quán)重的過(guò)程。更新權(quán)重的過(guò)程可以采用梯度下降等算法。2.遺傳算法優(yōu)化遺傳算法是一種通過(guò)模擬自然進(jìn)化過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化的算法。在遺傳算法中，可通過(guò)設(shè)定適應(yīng)度函數(shù)來(lái)對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。適應(yīng)度函數(shù)一般將誤差值作為輸入，并將誤差值轉(zhuǎn)化為適應(yīng)度值，用于衡量模型的好壞。遺傳算法的主要步驟包括：初始化種群、計(jì)算適應(yīng)度、選擇優(yōu)秀個(gè)體、交叉組合和變異。初始化種群是指隨機(jī)生成一組個(gè)體，并為每個(gè)個(gè)體賦初值；計(jì)算適應(yīng)度是指根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度值；選擇優(yōu)秀個(gè)體是指在整個(gè)種群中選擇適應(yīng)度值較高的個(gè)體，用于之后的遺傳操作；交叉組合是指將兩個(gè)個(gè)體的某些信息進(jìn)行交換，并生成新的個(gè)體；變異是指對(duì)個(gè)體的某些信息進(jìn)行隨機(jī)改變。實(shí)驗(yàn)結(jié)果：為了驗(yàn)證該算法的性能表現(xiàn)，我們針對(duì)具體的煤礦井下情況進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。在實(shí)驗(yàn)中，我們采用了多個(gè)傳感器，并獲取了大量的地震波、溫度、濕度等數(shù)據(jù)。通過(guò)數(shù)據(jù)的處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，得到了一個(gè)較好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。然后，我們對(duì)模型進(jìn)行遺傳算法優(yōu)化，并得到了更為精確的定位結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法的定位精度和穩(wěn)定性均優(yōu)于現(xiàn)有技術(shù)。結(jié)論：本文提出了一種基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦井下定位算法，該算法可通過(guò)傳感器獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行煤礦井下人員定