煤矿的安全生产一直是人们重点研究的课题之一。在众多的煤矿开采安全事故中,瓦斯引起的事故占到了大多数。对井下生产线的瓦斯浓度进行实时准确的预测,提前预知生产环境是否处于安全状态,对煤矿的安全生产来说意义重大。针对这一问题,提出了一种基于NSGAII训练的随机隐含层神经网络(BNSGAII NN)来进行瓦斯浓度预测的方法。一方面,NSGAII需要设定的参数少,使用较为简单;另一方面,NSGAII中的交叉变异机制避免了陷入局部最优解。为了证明NSGAII训练的随机隐含权值神经网络的预测质量,通过实验与PSOGSA训练的随机隐含层神经网络(PSOGSA NN)进行了对比。实验结果表明,BNSGAII NN的预测质量明显高于PSOGSA NN的预测质量。
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