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基于瓦斯涌出的回采工作面参数识别BP神经网络模型
引用本文:刘新喜,黄晓峰,唐辉明. 基于瓦斯涌出的回采工作面参数识别BP神经网络模型[J]. 煤炭科学技术, 2001, 29(11): 34-36
作者姓名:刘新喜  黄晓峰  唐辉明
作者单位:湘潭工学院,;中国地质大学武汉,
摘    要:在分析回采工作面瓦斯涌出规律的基础上,运用BP人工神经网络模型,在给定工作面风量条件下,进行高瓦斯矿井回采工作面参数识别。合理地选择了采煤方法、循环作业方式、工作面推速度、工作面日产量等。模型精度很高,有一定的实用价值。

关 键 词:工作面  参数识别  神经网络
文章编号:0253-2336(2001)11-0034-03
修稿时间:2001-05-29

Identification BP nerve network model base on parameters of gas emission coal mining face
LIU Xin xi ,HUANG Xiao feng ,TANG Hui ming. Identification BP nerve network model base on parameters of gas emission coal mining face[J]. Coal Science and Technology, 2001, 29(11): 34-36
Authors:LIU Xin xi   HUANG Xiao feng   TANG Hui ming
Affiliation:LIU Xin xi 1,HUANG Xiao feng 2,TANG Hui ming 2
Abstract:Base on the analysis of gas emission law in the coal mining faces, BP artificial nerve network model can identify the parameter of the coal mining face in high gassy mine with rated conditions of ventilation in the coal mining face. The model can rationally select a coal mining method, circulated operation method, face advancing rate, coal production per day per face and others. The model has a high accuracy and a certain practical value.
Keywords:coal mining face  parameter identification  nerve network
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