矿山瓦斯突出与爆炸事故的预测预报是当前我国煤矿安全生产中急待解决的问题之一。引入BP神经网络的拟牛顿(Newton)优化算法,在保留空间实体相关和多种分布并存的前提下,讨论了建立拟牛顿优化算法BP神经网络瓦斯灾害预测预报模型的数学模型设计、网络结构设计和程序设计3个部分,并以济宁二号井为实例进行了测试。结果表明:该模型稳定、快速、预测精度高,能够较好地模拟矿山瓦斯突出与爆炸事故特征,对瓦斯灾害作出较准确的预测。

其迭代公式为：，式中为海塞矩阵，为梯度hps://blog.csdn.net/STM89C56/arcle/details/105643162（牛顿法博客）hp

1 数学分析基础知识（牛顿法拟牛顿法）20191020

编译环境：vs2012 C++ 运行通过，拟牛顿法只能根据给的初值求出一个根

PyTorch最小化 Pytorch-minimize表示一组实用程序，用于最小化PyTorch中一个或多个变量的标量函数。 它受到SciPy的optimize模块和MATLAB的极大启发。 与SciPy和MATLAB不同，无需提供jacobian和hessian函数来进行pytorch最小化求解器，并且永远不会使用数值近似。 CPU和CUDA均受支持。 目前，仅实现了不受约束的最小化例程。 作者：鲁本·费曼（Reuben Feinman） 乍看上去： import torch from fmin import minimize def rosen ( x ): return torch . sum ( 100 * ( x [..., 1 :] - x [..., : - 1 ] ** 2 ) ** 2 + ( 1 - x [...

动摇白拟牛顿法(变尺度法)DFP算法的cc++源码.doc

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针对DV-Hop算法在节点随机分布的网络拓扑环境下存在误差较大的问题，提出了一种基于跳距修正的WSN拟牛顿迭代定位算法(CNDV-Hop)。在详细分析DV-Hop算法过程与误差原因的基础上，提出相应改进：首先设定跳数阈值，对锚节点进行优选；然后采用新的方法校正锚节点跳距，利用对应锚节点跳距的校正值计算节点间的距离；最后用拟牛顿法对未知节点坐标的最小二乘解进行迭代优化。仿真结果表明，本文改进算法能有效地降低估计误差对定位准确度的影响，与现有改进DV-Hop算法相比精度更高。

针对工业控制领域中非线性系统的模型辨识与预测控制问题,采用最小二乘支持向量机回归方法构造非线性函数,运用状态子空间(N4SID)模型辨识方法辨识非线性状态空间模型.在此基础上建立非线性预测控制器,利用拟牛顿算法进行非线性预测控制律的求解,从而实现了一种新的基于支持向量N4SID 辨识模型的非线性预测控制算法.仿真实验验证了该算法的有效性和可行性.

脚本 quasi_newton_dfp.m 使用 DFP 拟牛顿法优化通用多变量实值函数。 在迭代过程中，如果无法获得最佳步长，则将固定步长设为 1。对于该理论，可以参考任何关于优化技术的好书。 该脚本还可用于检查给定函数是凸函数还是凹函数，从而全局优化。 如果函数的维数为 2 并且是凸函数，则它作为经典的牛顿方法工作，给出一步收敛。