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Hybrid optimization model and its application in prediction of gas emission 被引量:1
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作者 FU Hua SHU Dan-dan +1 位作者 KANG Hai-chao YANG Yi-kui 《Journal of Coal Science & Engineering(China)》 2012年第3期280-284,共5页
According to the complex nonlinear relationship between gas emission and its effect factors, and the shortcomings that basic colony algorithm is slow, prone to early maturity and stagnation during the search, we intro... According to the complex nonlinear relationship between gas emission and its effect factors, and the shortcomings that basic colony algorithm is slow, prone to early maturity and stagnation during the search, we introduced a hybrid optimization strategy into a max-rain ant colony algorithm, then use this improved ant colony algorithm to estimate the scope of RBF network parameters. According to the amount of pheromone of discrete points, the authors obtained from the interval of net- work parameters, ants optimize network parameters. Finally, local spatial expansion is introduced to get further optimization of the network. Therefore, we obtain a better time efficiency and solution efficiency optimization model called hybrid improved max-min ant system (H1-MMAS). Simulation experiments, using these theory to predict the gas emission from the working face, show that the proposed method have high prediction feasibility and it is an effective method to predict gas emission. 展开更多
关键词 max-rain ant colony algorithm optimization model gas emission prediction
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Dynamic prediction of gas emission based on wavelet neural network toolbox 被引量:4
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作者 Yu-Min PAN Yong-Hong DENG Quan-Zhu ZHANG Peng-Qian XUE 《Journal of Coal Science & Engineering(China)》 2013年第2期174-181,共8页
This paper presents a method for dynamically predicting gas emission quantity based on the wavelet neural network (WNN) toolbox. Such a method is able to predict the gas emission quantity in adjacent subsequent time... This paper presents a method for dynamically predicting gas emission quantity based on the wavelet neural network (WNN) toolbox. Such a method is able to predict the gas emission quantity in adjacent subsequent time intervals through training the WNN with even time-interval samples. The method builds successive new model with the width of sliding window remaining invariable so as to obtain a dynamic prediction method for gas emission quantity. Furthermore, the method performs prediction by a self-developed WNN toolbox. Experiments indicate that such a model can overcome the deficiencies of the traditional static prediction model and can fully make use of the feature extraction capability of wavelet base function to reflect the geological feature of gas emission quantity dynamically. The method is characterized by simplicity, flexibility, small data scale, fast convergence rate and high prediction precision. In addition, the method is also characterized by certainty and repeatability of the predicted results. The effectiveness of this method is confirmed by simulation results. Therefore, this method will exert practical significance on promoting the application of WNN. 展开更多
关键词 dynamic prediction gas emission wavelet neural network TOOLBOX prediction model
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Grey Smoothing Model for Predicting Mine Gas Emission 被引量:2
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作者 潘结南 孟召平 刘亚川 《Journal of China University of Mining and Technology》 2003年第1期76-78,87,共4页
A grey smoothing model for predicting mine gas emission was presented by combining the grey system theory with the smoothing prediction technique. First of all, according to the variable sequence, GM(1,1) model was se... A grey smoothing model for predicting mine gas emission was presented by combining the grey system theory with the smoothing prediction technique. First of all, according to the variable sequence, GM(1,1) model was set up to predict the general development trend of variable as first fitted values, then the smoothing prediction technique was used to revise the fitted values so as to improve the accuracy of prediction. The results of application in the No.6 Coal Mine in Pingdingshan mining area show that the grey smoothing model has higher accuracy than that of GM(1,1) in predicting the variable sequence with strong fluctuation. The research provides a new scientific method for predicting mine gas emission. 展开更多
关键词 mine gas emission grey system smoothing prediction grey smoothing model
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基于CNN_BiLSTM的矿井瓦斯涌出量预测模型
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作者 解恒星 张雄 +4 位作者 董锦洋 刘晓东 姚小兵 毕振彪 李磊 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期53-59,共7页
为了实现对瓦斯涌出量准确预测,从而有效预防瓦斯灾害。提出1种结合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)的瓦斯涌出量预测模型,采用CNN在时间序列上提... 为了实现对瓦斯涌出量准确预测,从而有效预防瓦斯灾害。提出1种结合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)的瓦斯涌出量预测模型,采用CNN在时间序列上提取瓦斯涌出量及其影响因素的局部关键特征,有效捕捉数据的局部时序相关性;BiLSTM模型利用这些特征,通过其前向和后向处理能力,全面捕捉时间序列中长期依赖性和复杂模式。研究结果表明:该模型预测准确率达93.6%,均方误差显著低于CNN、BPNN、LSTM、BiLSTM、CNN_LSTM、CNN_BiLSTM 6个模型,决定系数接近1,表明其出色的预测能力和解释力。研究结果可有效预测瓦斯涌出量波动,有助于提高矿井瓦斯风险预警能力,提升矿井安全管理水平。 展开更多
关键词 瓦斯涌出量预测模型 卷积神经网络 双向长短时记忆网络 反向神经网络 基线对比
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矿井瓦斯涌出量建模预测 被引量:7
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作者 王生全 刘柏根 +2 位作者 井津 范琪 冯海 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2010年第3期271-274,286,共5页
针对矿井瓦斯涌出量影响因素复杂,数据序列波动性较大,灰色GM(1,1)预测模型精度低,本身存在一定缺陷的特点,将自记忆性原理引人灰色系统理论,建立了矿井瓦斯涌出量预测的灰色自记忆预测模型。经在韩城下峪口煤矿应用表明,该模型具有预... 针对矿井瓦斯涌出量影响因素复杂,数据序列波动性较大,灰色GM(1,1)预测模型精度低,本身存在一定缺陷的特点,将自记忆性原理引人灰色系统理论,建立了矿井瓦斯涌出量预测的灰色自记忆预测模型。经在韩城下峪口煤矿应用表明,该模型具有预测精度高,稳定性好的特点。 展开更多
关键词 瓦斯涌出量 灰色模型 自记忆模型 预测
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基于灰色神经网络算法的煤矿瓦斯涌出量预测模型的研究 被引量:7
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作者 宋强 徐蕾 张运素 《工矿自动化》 北大核心 2008年第4期1-4,共4页
文章提出了一种采用灰色神经网络对煤矿瓦斯涌出量进行预测的方法,并在此基础上详细介绍了灰色神经网络瓦斯预测模型的构建过程,给出了应用实例。仿真结果表明,该模型具有预测精度高、所需样本少、计算简便等优点。
关键词 煤矿 瓦斯涌出量 灰色神经网络 预测模型
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基于ASGSO-ENN算法的瓦斯涌出量动态预测模型 被引量:2
7
作者 付华 訾海 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期317-321,共5页
针对煤矿瓦斯涌出量的多影响因素预测问题,引入荧光因子以自适应调整搜索步长,用于改善基本萤火虫算法后期收敛速度慢及容易陷入局部最优的缺陷。将改进后的自适应步长萤火虫算法与Elman动态反馈神经网络相结合,用于辨识瓦斯涌出非线性... 针对煤矿瓦斯涌出量的多影响因素预测问题,引入荧光因子以自适应调整搜索步长,用于改善基本萤火虫算法后期收敛速度慢及容易陷入局部最优的缺陷。将改进后的自适应步长萤火虫算法与Elman动态反馈神经网络相结合,用于辨识瓦斯涌出非线性系统。通过实时对网络的权值、阈值进行全局寻优,建立基于ASGSO-ENN耦合算法的绝对瓦斯涌出量预测模型。利用矿井监测到的各项历史数据进行实验,结果表明,该模型的预测均方根误差为0.103 4,平均相对变动值为0.000 387。相比于其他工程常用的预测模型,具备更高的预测精度与更强的泛化能力。 展开更多
关键词 绝对瓦斯涌出量 非线性系统 预测模型 自适应步长萤火虫群优化 ELMAN神经网络 动态反馈
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基于随机动态模型的矿井瓦斯涌出量预测研究
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作者 徐刚 罗飞飞 邓绪彪 《煤炭工程》 北大核心 2009年第8期79-81,共3页
为了对矿井瓦斯涌出量进行预测,基于灰色系统和时间序列分析的基本理论,建立了矿井瓦斯涌出量预测的随机动态模型,并将该模型应用到某矿瓦斯涌出量预测分析中。实例应用表明,随机动态模型在矿井瓦斯涌出量预测方面是有效的,预测结果正... 为了对矿井瓦斯涌出量进行预测,基于灰色系统和时间序列分析的基本理论,建立了矿井瓦斯涌出量预测的随机动态模型,并将该模型应用到某矿瓦斯涌出量预测分析中。实例应用表明,随机动态模型在矿井瓦斯涌出量预测方面是有效的,预测结果正确可靠,反映出了矿井瓦斯涌出量的发展态势。 展开更多
关键词 随机动态模型 瓦斯涌出量 预测 时间序列分析
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孔庄煤矿瓦斯地质规律研究 被引量:1
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作者 卢秀林 符小民 《焦作工学院学报》 1997年第2期73-76,83,共5页
分析了矿井瓦斯涌出特征,研究了矿井瓦斯地质规律,并采用瓦斯地质数学模型法对深部未采区域进行了瓦斯涌出量预测。
关键词 瓦斯地质 数学模型 瓦斯涌出量 煤矿 瓦斯
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山区复杂地形条件下的废气污染物扩散影响分析——以南平市某生活垃圾焚烧厂为例 被引量:1
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作者 曹淳祺 《科学技术创新》 2022年第35期13-16,共4页
以南平市某生活垃圾焚烧厂为研究对象,利用大气扩散预测模型AERMOD,预测并分析了不同烟囱高度和烟气排放量,对大气污染物最大/小时地面空气质量浓度(Ci)、离源距离(Di)的影响变化情况。为同类项目前期设计阶段和环评阶段工作提供参考数... 以南平市某生活垃圾焚烧厂为研究对象,利用大气扩散预测模型AERMOD,预测并分析了不同烟囱高度和烟气排放量,对大气污染物最大/小时地面空气质量浓度(Ci)、离源距离(Di)的影响变化情况。为同类项目前期设计阶段和环评阶段工作提供参考数据,有利于实现环境效益和经济效益的双赢。 展开更多
关键词 大气扩散预测模型AERMOD 生活垃圾焚烧厂 烟囱高度 烟气排放量
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