煤矿火区启封后复燃预测的BP神经网络模型

被引：42

作者：

周福宝 ^{[1
,2
]}

李金海 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国矿业大学安全工程学院

[2] 中国矿业大学煤炭资源与安全开采国家重点实验室

来源：

采矿与安全工程学报 | 2010年 / 27卷 / 04期

关键词：

复燃预测; BP网络模型; 人工智能; 多参数模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TD752.2 [];

学科分类号：

摘要：

煤矿井下火区启封时需要预测是否发生复燃现象,目前复燃的预测手段仅仅依赖于人工经验分析,存在智能性不足的问题,预测结果的可靠性较低.为此,结合煤自燃的内因(煤自燃倾向性)和自燃指标气体CO,CO2,O2,C2H4,C2H2,提出了一种基于BP网络的多参数火区复燃预测方法,并建立了预测模型.应用表明,该网络模型收敛速度快,预测效果理想,可以准确预测火区复燃的可能性,将其应用于复燃预测是可行的,具有较好的应用前景.

引用

页码：494 / 498+504 +504

页数：6

共 8 条

[1]

BP神经网络隐含层单元数的确定附视频 [J].