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- [5] 神经网络及其应用[M]. 清华大学出版社 , 周志华,曹存根主编, 2004
- [6] 人工智能[M]. 武汉理工大学出版社 , 蔡瑞英, 2003
- [7] 矿井瓦斯防治[M]. 中国矿业大学出版社 , 俞启香编著, 1992
延时煤与瓦斯突出的实时预警理论与应用研究
被引：38
作者：
罗新荣
杨飞
康与涛
张爱然
机构：
[1] 中国矿业大学煤炭资源与安全开采国家重点实验室安全工程学院
来源：
基金：
国家自然科学基金重点项目;
关键词：
瓦斯;
延时突出;
预警;
神经网络;
D O I：
暂无
中图分类号：
TD713 [煤（岩石）与瓦斯突出的预防和处理];
学科分类号：
摘要：
结合煤矿井下瓦斯涌出实时监测图,利用神经网络技术判断瓦斯异常情况.选取4个参数作为瓦斯延时突出预测的特征指标:井下瓦斯涌出峰值、瓦斯上升梯度、瓦斯超限时间和瓦斯下降梯度.瓦斯异常涌出超限3%,并持续时间超过10 s为瓦斯延时突出敏感指标的临界值.结合VB+ADO的编程及数据库访问技术,建立了人工智能神经网络的瓦斯预警理论模型、瓦斯预警模型的自学习训练方法和瓦斯预警技术.模型预测结果与实际情况完全相同.
引用
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