多因素耦合条件下硫化矿自燃神经网络动态预测模型研究

被引：14

作者：

李明

吴超

李孜军

机构：

[1] 中南大学资源与安全工程学院国家金属矿安全科学技术研究中心

来源：

中国安全科学学报 | 2007年 / 08期

关键词：

硫化矿; 人工神经网络(ANN); 矩阵实验室(Matlab); 自燃; 动态预测; 耦合;

D O I：

10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2007.08.003

中图分类号：

TD752 [];

学科分类号：

081903 ;

摘要：

硫化矿石自燃是多种因素、多场耦合综合作用的结果,是一典型的非线性问题。笔者应用人工神经网络技术,以Matlab软件为平台,通过现场调查和理论分析,建立了矿石含硫量、通风强度、环境温度3因素与硫化矿石自燃之间的预测模型;通过数据样本学习与部分现场监测数据相结合进行模拟,研究表明预测数据与实测结果基本吻合,误差控制在10%以内,取得了较好的效果。该研究为预防硫化矿石自燃提供一个新的思路和方法,具有一定的理论意义和应用价值。

引用

页码：32 / 36+2 +2

页数：6

共 6 条

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