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应用人工神经元网络实现综采面设备选型 被引量:1

APPLICATION OF APTIFICIAL NEURAL NETWORK IN SELECTION OF EQUIPMENT OF A FULLY MECHANIZED FACE
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摘要 综采工作面产量、工效的预测,与采高、煤层倾角、煤层硬度、顶板类型、瓦斯、设备等因素有关,是一个复杂的非线性系统问题因而,用传统数学方法预测综采面产量往往误差较大运用人工神经元网络方法建立了综采面产量、工效预测模型,并实现了设备选型通过实例分析与实际情况对比。 Forecast of production and productivity of a fully mechanized face is a complicated nonlinear system, which involves such factors as mining height, seam inclination, seam hardness, type of roof, gas, equipment, etc. Forecast with traditional mathematic method always brings about errors. An artificial neural network model is established to predict face production, OMS and selection of equipment. Comparison of the calculted and actual data has proved that this method is of high practical value.
机构地区 湘潭矿业学院
出处 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第3期231-234,共4页 Journal of China Coal Society
基金 煤炭工业部青年基金
关键词 综采工作面 综采设备 选型 神经网络 煤矿 artificial meural metwork, fully mechanized face, production, productivity, equipment for mechanized mining
  • 相关文献

参考文献3

共引文献2

同被引文献2

  • 1周继成,人工神经网络.3,1993年,64页
  • 2王文博,山东煤炭科技,1990年,4期,28页

引证文献1

二级引证文献3

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