基于BP神经网络的矿井淋水井筒风温预测

被引：12

作者：

吕品

左金宝

倪小军

机构：

[1] 安徽理工大学能源与安全学院煤矿安全高效开采省部共建教育部重点实验室

来源：

关键词：

神经网络; 风温预测; 淋水; 井筒;

D O I：

10.13347/j.cnki.mkaq.2008.12.012

中图分类号：

TD727.2 [];

学科分类号：

摘要：

应用BP神经网络方法,建立了一种新的井底风温预测模型。它利用BP神经网络的函数拟合能力,通过拟合井筒风流温度、相对湿度,地面大气压力及井筒深度等参数,来预测淋水井筒井底风温,为矿井的井底风温预测提供了一种新的预测精度较高方法。

引用

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页数：3

共 6 条

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