基于神经网络的煤巷综掘工作面粉尘浓度预测研究

发布时间：2018-03-07 00:23

  本文选题：神经网络　切入点：粉尘浓度　出处：《矿业研究与开发》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为增加粉尘防护设施设计的针对性,提高粉尘防护设施评价的可靠性,以煤巷综掘工作面为例,分析了煤巷综掘工作面原始粉尘浓度的影响因素,采用LMBP神经网络对煤巷综掘工作面的粉尘浓度进行预测。结果表明:预测值误差在±10%以内,预测结果可靠,为其他作业场所原始粉尘浓度预测及其他职业病危害因素浓度(强度)预测提供了一种方法;依据原始粉尘浓度预测值,可对粉尘防护设施进行系统设计,采用神经网络对职业病危害浓度(强度)进行预测,可使职业病防护设施设计更具有针对性。
[Abstract]:In order to increase the pertinence of dust protection facilities design and improve the reliability of dust protection facilities evaluation, the factors affecting the original dust concentration in coal roadway fully mechanized driving face are analyzed. The LMBP neural network is used to predict the dust concentration in coal roadway fully mechanized driving face. The results show that the error of prediction value is less than 卤10%, and the prediction result is reliable. It provides a method for the prediction of the original dust concentration and the concentration (intensity) of other occupational hazard factors in other workplaces, according to the predicted value of the original dust concentration, the dust protection facilities can be systematically designed. The prediction of occupational hazard concentration (intensity) by neural network can make the design of occupational disease protection facilities more targeted.
【作者单位】： 中煤科工集团重庆研究院有限公司;
【基金】：国家科技重大专项基金项目(2016ZX05067004-001) 国家自然科学基金项目(U1261205)
【分类号】：TD714.3;TP183

【参考文献】

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本文编号：1577159