基于改进广义回归神经网络的工作面低氧预测模型研究

基于改进广义回归神经网络的工作面低氧预测模型研究

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。

论文目录

  • 1 广义回归神经网络的改进
  •   1.1 改进前的广义回归神经网络
  •   1.2 改进后的广义回归神经网络
  • 2 改进后的GRNN模型低氧分析
  •   2.1 改进后的GRNN模型应用分析
  •   2.2 人工神经网络模型对比分析
  • 3 工作面低氧控制对策分析
  •   3.1 气压对矿井氧气浓度影响
  •   3.2 温度对矿井氧气浓度影响
  • 4 结 论
  • 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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