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基于L-MBP神经网络的煤自然发火期预测
被引量:
5
1
作者
陆卫东
王继仁
+2 位作者
单亚飞
洪林
王雪峰
《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
北大核心
2006年第6期815-818,共4页
针对不同矿井、矿井不同工作面预测煤自然发火期的难题,采用具有较好收敛性的L-M(Levernberg-Marquardt)BP算法的神经网络,开发出煤自然发火期预测仿真系统软件。根据煤自燃的内因和外因影响因素,在东北矿区各自燃采场收集了152个样本...
针对不同矿井、矿井不同工作面预测煤自然发火期的难题,采用具有较好收敛性的L-M(Levernberg-Marquardt)BP算法的神经网络,开发出煤自然发火期预测仿真系统软件。根据煤自燃的内因和外因影响因素,在东北矿区各自燃采场收集了152个样本训练数据,并应用于该软件训练、预测其结果误差<10%。在神东矿区进行预测时,预测结果与实际情况吻合较好,为制定预防采场自然发火的技术措施提供了可靠的技术参数。
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关键词
煤
自然发火期
l-mbp算法
神经网络
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职称材料
题名
基于L-MBP神经网络的煤自然发火期预测
被引量:
5
1
作者
陆卫东
王继仁
单亚飞
洪林
王雪峰
机构
新疆工业高等专科学校城建环保系
辽宁工程技术大学资源与环境工程学院
出处
《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
北大核心
2006年第6期815-818,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(50474010)
文摘
针对不同矿井、矿井不同工作面预测煤自然发火期的难题,采用具有较好收敛性的L-M(Levernberg-Marquardt)BP算法的神经网络,开发出煤自然发火期预测仿真系统软件。根据煤自燃的内因和外因影响因素,在东北矿区各自燃采场收集了152个样本训练数据,并应用于该软件训练、预测其结果误差<10%。在神东矿区进行预测时,预测结果与实际情况吻合较好,为制定预防采场自然发火的技术措施提供了可靠的技术参数。
关键词
煤
自然发火期
l-mbp算法
神经网络
Keywords
coal
spontaneous combustion stage
l-mbp
algorithm
neural network
分类号
TD75 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于L-MBP神经网络的煤自然发火期预测
陆卫东
王继仁
单亚飞
洪林
王雪峰
《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
北大核心
2006
5
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