论文摘要
为了更有效合理地解决煤矿工作面中低氧问题,以神东某煤矿工作面监测数据为样本,考虑监测物理参数之间的相互影响关系,借助主成分分析法对广义回归神经网络(GRNN)进行改进,构建工作面氧气浓度预测模型,编制改进的GRNN模型程序。将预测氧气浓度结果与实测数据对比,证明改进后的GRNN模型具有良好的拟合准确度和泛化能力,比改进前GRNN模型和BP神经网络模型更适合于煤矿工作面低氧问题的预测;利用改进的GRNN模型分析了工作面进、回风压力及进风温度对工作面及回风平巷氧浓度的影响,为矿井工作面低氧预测及工作面低氧防治技术提供了参考。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 杨小彬,王逍遥,周世禄,张子鹏
关键词: 低氧问题,广义回归神经网络,预测模型,泛化能力
来源: 矿业科学学报 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 矿业工程,自动化技术
单位: 中国矿业大学(北京)应急管理与安全工程学院
基金: 国家自然科学基金(51274207),国家自然科学基金青年基金(50904071)
分类号: TP183;TD823
DOI: 10.19606/j.cnki.jmst.2019.05.008
页码: 434-440
总页数: 7
文件大小: 1749K
下载量: 196
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标签:低氧问题论文; 广义回归神经网络论文; 预测模型论文; 泛化能力论文;