基于危机征兆的煤矿内因火灾预测模型的研究

发布时间：2018-06-25 08:46

  本文选题：煤炭自燃 + 危机征兆　； 参考：《矿业安全与环保》2015年01期

【摘要】：为有效预防煤炭自燃引发的内因火灾造成重大损失,选取煤炭自燃发生的征兆为预测指标,通过统计分析事故案例,确定出煤炭自燃二级指标6个,三级指标40个。选用BP神经网络作为预测模型,其中数据的建立采用概率理论分析得到,并在Matlab的环境下研究影响预测模型性能的因素,确定最佳参数值,从实验中总结出该方法具有通用性、扩展性和高效性等优点。
[Abstract]:In order to effectively prevent serious loss caused by internal fire caused by spontaneous combustion of coal, the symptoms of spontaneous combustion of coal are selected as the prediction index. Through statistical analysis of accident cases, 6 secondary indexes and 40 third grade indexes of coal spontaneous combustion are determined. The BP neural network is selected as the prediction model, in which the establishment of the data is obtained by probability theory analysis, and the factors affecting the performance of the prediction model are studied in Matlab environment, and the optimum parameter value is determined. Expansibility and efficiency and other advantages.
【作者单位】： 北京科技大学土木与环境工程学院;
【分类号】：TD752

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2065352