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瓦斯突出多维预测模型的研究
  • ISSN号:1004-2474
  • 期刊名称:《压电与声光》
  • 时间:0
  • 分类:TD713.2[矿业工程—矿井通风与安全]
  • 作者机构:[1]辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁葫芦岛125105, [2]朝阳师范高等专科学校信息工程系,辽宁朝阳122000
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50874059 70971059); 教育部博士点基金资助项目(200801470003); 中国博士后研究生基金资助项目(20100471476); 辽宁省创新团队项目基金资助项目(2008T082)
中文摘要:

煤矿瓦斯灾害是煤矿生产中最危险的事故,给安全生产带来严重隐患,所以瓦斯灾害的预测很重要。该文针对以往的瓦斯预测法无法解决多维灾害问题,提出了多维瓦斯预测模型和自回归人工神经网络形成一种新的自适应预测方法,对多维灾害进行预测。实验结果表明,自回归神经网络预测精度高,自适应性强,可对瓦斯灾害趋势做出很好的预测。

英文摘要:

Coal mine gas calamity is the most dangerous accidents in production,which brought serious danger for safety production.The forecast of gas calamity is particularly important.Based on the previous gas forecast method cannot solve the problem of multi-dimensional disasters.A new adaptive prediction method was proposed for the prediction of multi-dimensional by combining the multidimensional gas forecast model and regression neural network.Experimental results showed that the autoregressive neural network prediction had highly precision and strongly adaptability,which could make a good effect on gas disaster forecast.

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期刊信息
  • 《压电与声光》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:中国电科第二十六研究所
  • 主编:胡少勤
  • 地址:重庆南坪花园路14号26所
  • 邮编:400060
  • 邮箱:ydsgsipat@163.com
  • 电话:023-62919570
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-2474
  • 国内统一刊号:ISSN:50-1091/TN
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 1984年获电子部优秀科技期刊三等奖,1990年获电子行业优秀科技期刊三等奖,1990年获首届机电部优秀科技期刊二等奖,1990年获首届四川省优秀科技期刊二等奖,1991年获首届国防科技工委优秀科技期刊二等奖,1992年获第二届机电部优秀科技期刊三等奖,1992年获第二届四川省优秀科技期刊二等奖,1993年获第一届全国优秀科技期刊三等奖,1995年获首届四川省宣传部、省新闻出版局、省期刊...,1995年获四川省第三届优秀科技期刊二等奖,1995-1996年获信息产业部电子优秀科
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
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