基于广义回归神经网络GRNN的矿井通风系统可靠性评价

矿井通风系统是矿井的重要组成部分,对矿井的安全生产有着至关重要的影响。在全面分析矿井通风系统影响因素和广泛参考其他评价模型的基础上,以矿井负压等11个矿井通风系统主要影响因素为评价指标,建立了广义回归神经网络矿井通风系统评价模型,并应用该模型和MATLAB7.0人工神经网络工具箱编写矿井通风系统评价程序,对多个通风系统样本进行了训练和测试,6次测试中最大误差仅为0.0764。研究表明,该模型精度较高,可用于矿井通风系统评价。