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煤与瓦斯突出预测灰色理论-神经网络方法
  • ISSN号:2095-9389
  • 期刊名称:《工程科学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TD713.2[矿业工程—矿井通风与安全]
  • 作者机构:[1]中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院,北京100083, [2]四川为天矿山安全科技评估咨询公司,成都610083, [3]平顶山煤业集团公司,平顶山467000
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(No.40472084);教育部新世纪优秀人才基金资助项目(No.NECT-05-0214)
中文摘要:

将灰色理论-神经网络方法应用于煤与瓦斯突出预测中,利用灰色系统理论的灰色关联法确定了控制矿井煤与瓦斯突出的主控因素,并对煤与瓦斯突出主控因素进行筛选.建立了煤与瓦斯突出危险性预测人工神经网络的数学模型和系统结构.在平顶山八矿突出区进行了煤与瓦斯突出危险性预测应用,预测效果表明:利用灰色系统理论-神经网络方法对预测矿井煤与瓦斯突出是可行的。

英文摘要:

The grey theory and neural network method were applied to coal and gas outburst forecast. Main controlling factors of coal and gas outburst were filtered by the grey correlation method of the grey system theory. The mathematical model and systematic structure of artificial neural network were founded to forecast the risk of coal and gas outburst. The effectiveness of the risk forecast in the outburst zone of Pingdingshan No. 8 Coal Mine was demonstrated the grey theory and neural artificial network as a new means is available.

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期刊信息
  • 《工程科学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:北京科技大学
  • 主编:张欣欣
  • 地址:北京市海淀区学院路30号
  • 邮编:100083
  • 邮箱:xuebaozr@ustb.edu.cn
  • 电话:010-62332875
  • 国际标准刊号:ISSN:2095-9389
  • 国内统一刊号:ISSN:10-1297/TF
  • 邮发代号:82-303
  • 获奖情况:
  • 首届国家期刊奖,第二届全国优秀科技期刊评比一等奖,全国高等学校自然科学学报系统优秀学报评比一等奖,中国期刊方阵“双高”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,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)
  • 被引量:392