一种基于BP神经网络的煤体损伤破坏前兆信息预警方法

本申请公开了一种基于BP神经网络的煤体损伤破坏前兆信息预警方法，包括：对声发射事件数据集进行主成分分析，根据主成分分析划分煤体破坏过程中蓄能期和破坏期的时间段点；根据划分的时间段，分段计算声发射事件数据集的煤体损伤综合评价指数CDCI；构建四层BP神经网络；采用麻雀搜索算法对BP神经网络的连接权重和神经元偏置项进行迭代优化；将实时采集的声发射多元参数输入优化后的BP神经网络，预测当前时刻的煤体损伤综合评价指数和损伤等级，以进行煤体损伤破坏前兆信息预警。针对现有技术中煤体损伤破坏前兆中声发射信号高维稀疏导致预测精度低，本申请有效识别不同破坏模式的关键特征，为煤体破坏提供准确的前兆预警。