论文摘要
采集35个矿区新煤层煤样,在实验室条件下测定煤质化学组成和结构参数。采用十折交叉验证方法合理确定隐含层神经元数,构建包含13个影响因子为输入参数的3层BP人工神经网络,利用建立的神经网络模型进行煤尘润湿接触角估算。结果表明,隐含层神经元数对接触角估算结果影响较大,选择适宜的隐含层神经元数有利于降低相对估算误差;当隐含层神经元数为11个时,煤尘润湿接触角估算结果与实测结果相关性系数为R~2=0.962,相对误差介于1.74%～15.48%之间,结果相对误差平均值为5.70%。说明利用BP神经网络建立的煤尘润湿接触角估算模型具有很高精度,估算结果可用于指导煤矿企业有针对性地采取防降尘措施。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 徐凯,付正莉,李瑞香,罗根华
关键词: 煤尘,润湿接触角,神经网络
来源: 环境保护与循环经济 2019年08期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 矿业工程,安全科学与灾害防治,自动化技术
单位: 大连市热电集团有限公司,辽宁工程技术大学环境科学与工程学院
基金: 国家自然科学基金项目（U1261121）,博士科研启动基金资助项目（16-1199）
分类号: TP183;TD714
页码: 40-43
总页数: 4
文件大小: 1352K
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