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神经网络理论在延时煤与瓦斯突出预警中的应用 被引量:6
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作者 杨飞 罗新荣 +1 位作者 张爱然 康与涛 《黑龙江科技学院学报》 CAS 2007年第1期30-32,36,共4页
为提高煤与瓦斯突出预警的准确性,利用人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力,选择瓦斯涌出峰值、上升梯度、下降梯度、超限时间四个延时突出预警指标,实现煤与瓦斯延时突出的预警。瓦斯样本学习和突出预警结果与实际情况对比表明... 为提高煤与瓦斯突出预警的准确性,利用人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力,选择瓦斯涌出峰值、上升梯度、下降梯度、超限时间四个延时突出预警指标,实现煤与瓦斯延时突出的预警。瓦斯样本学习和突出预警结果与实际情况对比表明,前馈神经网络预警模型准确率很高,可以克服传统预警方法存在的瓦斯突出漏报和误报的缺陷。 展开更多
关键词 延时煤与瓦斯突出 预警 神经网络 BP模型
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