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矿井通风安全数据智能分析研究
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作者 张超 《能源与节能》 2021年第6期133-134,209,共3页
以东古城煤业大量通风监测数据为基础,建立了通风数据算法模型,通过MGM(1,n)灰色预测模型和BP神经网络模型预测了瓦斯体积分数。实际结果显示,瓦斯体积分数实测值与预测值的平均残差为0.0193,证实了通风数据算法模型的可靠性,在实现数... 以东古城煤业大量通风监测数据为基础,建立了通风数据算法模型,通过MGM(1,n)灰色预测模型和BP神经网络模型预测了瓦斯体积分数。实际结果显示,瓦斯体积分数实测值与预测值的平均残差为0.0193,证实了通风数据算法模型的可靠性,在实现数据高效利用的同时,为矿井进行危险防范提供了重要依据。 展开更多
关键词 通风数据算法模型 灰色预测模型 BP神经网络模型 平均残差 危险防范
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