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矿井通风安全数据智能分析研究
1
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。
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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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职称材料
题名
矿井通风安全数据智能分析研究
1
作者
张超
机构
山西煤炭进出口集团左云东古城煤业有限公司
出处
《能源与节能》
2021年第6期133-134,209,共3页
文摘
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。
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
Keywords
ventilation data algorithm model
grey prediction model
BP neural network model
average residual
risk prevention
分类号
TD724 [矿业工程—矿井通风与安全]
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作者
出处
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1
矿井通风安全数据智能分析研究
张超
《能源与节能》
2021
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