一种基于耦合算法的矿井风流温度预测新方法

发布时间：2017-09-02 17:38

  本文关键词：一种基于耦合算法的矿井风流温度预测新方法

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【摘要】：针对矿井风流温度预测工作的复杂性及各个影响因素的模糊的非线性关系,传统预测方法难以构建预测模型,导致预测精度低的特点,提出一种基于RBF神经网络的矿井风流温度预测方法;并利用粒子群算法对RBF神经网络参数进行寻优,利用煤矿历史数据对预测模型进行仿真研究。结果表明,提出的基于改进粒子群算法的RBF神经网络模型(MPSO-RBF)具有收敛速度快,预测精度高的特点,为矿井风流温度预测领域提供理论支撑。
【作者单位】： 煤科集团沈阳研究院有限公司;
【关键词】： 风流温度预测模型 粒子群 神经网络 预测精度 耦合算法
【分类号】：TD727.2
【正文快照】： 在深部采矿工程中,高地压和高地温被国内外采矿界公认为2大科技难题,对矿井温度的预测研究显得尤为重要[1]。由于矿井风流温度影响因素众多,而且各影响因素呈高度非线性关系影响井下风流温度,用常规的数学理论对矿井风流温度预测建模型相当困难[2]。已经成为矿井风流温度预测

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3 高杏梅;煤矿井下设备温度预测及预警系统研究[D];西安科技大学;2014年

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本文编号：779972