合肥工业大学学报（自然科学版）
閤肥工業大學學報（自然科學版）
합비공업대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF HEFEI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE)
2009年
9期
1308-1311
,共4页
煤与瓦斯突出%软测最%数据融合%模糊BP神经网络
煤與瓦斯突齣%軟測最%數據融閤%模糊BP神經網絡
매여와사돌출%연측최%수거융합%모호BP신경망락
文章针对现有煤与瓦斯突出预测方法存在的不足,提出了一种基于软测量和数据融合技术的煤与瓦斯突出危险状况预测方法;利用检测到的煤与瓦斯突出的多种影响因素数据,建立了基于模糊BP神经网络的软测量模型对煤与瓦斯突出危险状况进行动态和准确地预测,并应用基于均值的分批估计融合方法对检测到的因素数据进行处理,提高数据检测的精度,进一步增强煤与瓦斯突出危险状况预测的准确性;通过实例对方法进行验证,结果表明,提出的方法预测准确性高,是一种有效的煤与瓦斯突出预测方法.
文章針對現有煤與瓦斯突齣預測方法存在的不足,提齣瞭一種基于軟測量和數據融閤技術的煤與瓦斯突齣危險狀況預測方法;利用檢測到的煤與瓦斯突齣的多種影響因素數據,建立瞭基于模糊BP神經網絡的軟測量模型對煤與瓦斯突齣危險狀況進行動態和準確地預測,併應用基于均值的分批估計融閤方法對檢測到的因素數據進行處理,提高數據檢測的精度,進一步增彊煤與瓦斯突齣危險狀況預測的準確性;通過實例對方法進行驗證,結果錶明,提齣的方法預測準確性高,是一種有效的煤與瓦斯突齣預測方法.
문장침대현유매여와사돌출예측방법존재적불족,제출료일충기우연측량화수거융합기술적매여와사돌출위험상황예측방법;이용검측도적매여와사돌출적다충영향인소수거,건립료기우모호BP신경망락적연측량모형대매여와사돌출위험상황진행동태화준학지예측,병응용기우균치적분비고계융합방법대검측도적인소수거진행처리,제고수거검측적정도,진일보증강매여와사돌출위험상황예측적준학성;통과실례대방법진행험증,결과표명,제출적방법예측준학성고,시일충유효적매여와사돌출예측방법.
