煤矿机电
煤礦機電
매광궤전
COLLIERY MECHANICAL & ELECTRICAL TECHNOLOGY
2012年
5期
72-74
,共3页
通风系统%安全评价%BP学习算法
通風繫統%安全評價%BP學習算法
통풍계통%안전평개%BP학습산법
ventilation system%safety evaluation%BP learning algorithm
矿井通风系统安全评价是矿井通风安全现代化管理的重要内容。根据煤矿通风系统安全评价指标体系建立原则,建立多因素控制的煤矿安全评价BP人工神经网络模型。在此基础上,运用Matlab编制BP网络程序对网络进行训练,建立煤矿通风系统BP网络安全评价模型。预测结果表明,应用BP神经网络进行通风系统安全评价,网络收敛性满足要求,评价精度比较高。
礦井通風繫統安全評價是礦井通風安全現代化管理的重要內容。根據煤礦通風繫統安全評價指標體繫建立原則,建立多因素控製的煤礦安全評價BP人工神經網絡模型。在此基礎上,運用Matlab編製BP網絡程序對網絡進行訓練,建立煤礦通風繫統BP網絡安全評價模型。預測結果錶明,應用BP神經網絡進行通風繫統安全評價,網絡收斂性滿足要求,評價精度比較高。
광정통풍계통안전평개시광정통풍안전현대화관리적중요내용。근거매광통풍계통안전평개지표체계건립원칙,건립다인소공제적매광안전평개BP인공신경망락모형。재차기출상,운용Matlab편제BP망락정서대망락진행훈련,건립매광통풍계통BP망락안전평개모형。예측결과표명,응용BP신경망락진행통풍계통안전평개,망락수렴성만족요구,평개정도비교고。
Safety evaluation of the coal mine ventilation system is a substantial content in the modern management of ventilation safety. According to the principles for establishing the safety evaluation index system for coal mine ventilation system, the BP network multifactorial model of safety evaluation is established. On this basis, programmed the BP neural network and trained it by using Matlab, and the BP network safety evaluation model of coal mine ventilation system is set up. The prediction results show that applying the BP neural network to the safety evaluation of the ventilation system, the convergence of network meets the need and the precision of evaluation is fine.