灰色Elman神经网络的矿井瓦斯涌出量预测

为了准确预测矿井瓦斯涌出量,将灰色理论与Elman神经网络模型结合,建立矿井瓦斯涌出量预测模型。灰色系统能较好地预测变化的趋势,而Elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点。对于煤矿生产中瓦斯涌出量的预测,两者结合能够发挥各自的优势,以某煤矿矿井为例,影响瓦斯涌出量的因素为预测因子建立灰色理论与Elman神经网络融合的预测模型。结果表明,灰色Elman神经网络模型优于传统灰色预测模型,提高了预测精度,达到了很好的预测效果。     

遗传优化的GNNM在瓦斯涌出量预测中的应用

研究矿井瓦斯涌出量准确预测一直是煤矿安全生产中重点关注的问题。煤层瓦斯爆炸因受开发环境、矿层深度、天气等因素的影响,造成与瓦斯涌出量增大而引起的。针对传统预测模型在矿井瓦斯涌出量预测中存在建模困难、收敛速度慢、要求历史数据量大的问题,提出了一种遗传优化的灰色神经网络预测模型。模型利用灰色系统对数据量要求低的特点,将灰色系统理论与神经网络有机结合起来,建立灰色神经网络模型。并采用遗传算法对所建立模型的权值和阈值进行优化。采用模型对矿井瓦斯涌出量进行预测,实验表明,遗传优化的灰色神经网络模型,可以简化系统建模,并能提高瓦斯涌出量预测精度,有一定的实用价值。     

基于SPSS的采煤工作面瓦斯涌出量预测模型研究

为了对矿井采煤工作面瓦斯涌出量进行有效预测,结合影响工作面瓦斯涌出量的各个因素,针对各因素间存在严重的多重共线性引起算法计算误差放大的问题,采用逐步回归算法进行优化。运用SPSS软件,综合多元主成分回归分析算法得出采煤工作面瓦斯涌出的主要影响因素,并建立PCR-SPA预测模型。将该模型的预测性能与多元线性回归预测、灰色关联度分析预测、BP神经网络预测结果进行对比分析。结果表明：该模型选取了三个主成分变量,有效地减少了计算量,具有较高的预测精度,可以对矿井工作面瓦斯涌出量进行有效预测。     

灰色动态自动化建模在瓦斯涌出量预测中的应用研究

文章在灰色理论的基础上,提出了瓦斯涌出量等维新信息灰色动态预测方法,并应用VB.NET开发了"瓦斯涌出量预测"应用程序。该程序可跟踪采掘过程中新揭露的瓦斯数据,减少了计算量,提高了预测的速度和精度,在实际应用中达到了较好的效果。     

基于径向基的瓦斯涌出量灰色预测模型

为了进一步预防煤层瓦斯突出,实现准确、快速预测煤矿瓦斯涌出量的大小,首先采用1-AGO对样本数据进行处理,建立灰色(GM)预测模型,再利用径向基(RBF)神经网络对灰色预测模型结果进行预测,以作为其最终的预测值;采用阜新煤矿某工作面瓦斯涌出量的历史数据进行建模,实验结果表明,GM-RBF组合模型在预测精度及训练误差方面均优于单一的GM模型和RBF神经网络预测模型;算法计算简便,减弱了数据的随机性及模型误差,煤矿瓦斯涌出量的预测平均误差减小到1.57%。     

基于CSO-RVM的瓦斯涌出量预测模型研究

为了实时监测和精准预测煤矿回采工作面绝对瓦斯涌出量,提出猫群算法(CSO)优化相关支持向量机(RVM)的绝对瓦斯涌出量预测方法.相关向量机的组合核函数可实现多特征空间的信息融合,为有限样本、高维数瓦斯涌出量预测建模问题提供一种行之有效的方法.并用CSO算法对RVM瓦斯涌出量预测模型的核函数权重p和高斯核参数σ快速寻优.利用矿井无线传感器网络检测到的各项历史数据试验.结果表明,相比BP、SVM算法,该耦合模型有效提高了预测精度,具有更好的泛化能力,为矿井瓦斯预测提供理论支持.     

矿井瓦斯涌出量预测研究新方法

矿井瓦斯涌出预测是建立一个复杂的非线性变化系统的过程,传统的瓦斯涌出量预测方法存在一定的局限性。瓦斯涌出量的预测即是建立函数关系模型,预测模型建立的准确与否取决于各个影响因素之间的相互作用、相互耦合的特性。文中将灰色理论与遗传算法有机地结合起来,以灰色理论为基础,利用遗传算法优化隐含层神经元个数和网络中的连接权值,建立瓦斯涌出量预测模型。预测实验结果表明,该方法对瓦斯涌出量预测适应性强、方法快捷、预测结果精度高。     

基于小波分析的煤矿瓦斯涌出量灰色预测模型

瓦斯涌出量的预测在煤矿安全问题中具有重要意义,利用小波分析将原始数据进行分解并重构,并利用AFT加快计算速度,重构后得到的数据通过灰色模型进行预测,将利用小波-灰色模型预测后的结果与单独用灰色模型预测的结果进行比较,结果表明,前者的预测精度明显高于后者.     

基于灰色等维新息模型的能耗预测研究及应用

灰色系统理论将随机过程看成灰色过程,利用数据表面杂乱但整体有序的特点,挖掘潜在的本质规律.根据灰色系统理论的思想,在分析了传统GM(1,1)模型的基础上提出了改进的等维新息预测模型,利用Matlab强大的算法功能,实现了改进的等维新息灰色预测模型算法.通过对能耗预测的实例分析,并采用残差和后验差方法对预测的精度进行检验,验证了程序的准确性和可靠性,使得预测的精度得到有效的提高.     

基于时间序列的矿井瓦斯涌出量预测方法

由于矿井瓦斯浓度的变化受多种因素共同影响,矿井瓦斯涌出量预测经常出现无法获得一部分变量的情况。针对该问题,提出了一种基于时间序列的矿井瓦斯涌出量预测方法,详细介绍了采用时间序列AR模型对矿井瓦斯涌出量进行预测的具体实现。实验结果表明,该方法对矿井瓦斯涌出量的预测误差率为4.3%,预测比较可靠。     

燃气轮机仿真培训器故障模块研究

通过对采用NetCon控制系统的LM60 0 0型双轴燃气轮机机组的研究 ,开发了用于培训电站工作人员的仿真培训器 ,编制了用于仿真培训器的故障模块 ,实现了培训器故障设置功能。接受培训的电厂人员在完全仿真的环境下操作培训器从而增加对机组运行情况的认识 ,尤其是熟悉并掌握了机组故障现象的处理 ,对预防电厂的运行事故、减小经济损失起到很大作用。     

Growing topology representing network

This paper describes a method for finding the topology of a data distribution online using a new growing graph network architecture. Many growing neural networks for finding the topology of data online, such as the Growing Neural Gas, depend on the order and number of input data. For this reason, conventional methods have certain drawbacks: weakness to noise, generating redundant nodes, requiring a great deal of input data, and so on. The proposed method is robust with respect to these issues since it has been developed from the viewpoint of a generative model. This paper presents both the theory and an algorithm in this paper. Moreover, the effectiveness of the proposed method is shown by experiments comparing the proposed method with various growing graph networks.     

喷水对冷却器流场影响数值研究

在潜射导弹水下发射装置优化设计的研究中,冷却器中冷却水的喷注对燃气蒸汽弹射过程有着重要影响.为了研究喷水对冷却器内流场的影响,采用Mixture多相流模型和汽化模型建立燃气与冷却水相互作用的气液两相流场数值模型.通过与相关实验对比,验证了数值模型的可靠性.采用建立的数值模型研究了发射过程冷却器内喷水和不喷水流场,获得了喷水和不喷水状态下冷却器出口温度和压力随时间变化规律和流场结构.结果表明:冷却水可以显著降低冷却器出口温度和压力;喷水工况下高密度水介质对二级喷管处高温燃气射流具有阻滞作用.研究结果为燃气蒸汽弹射冷却器结构设计提供理论基础.     

Compact model for a MEM perforation cell with viscous, spring, and inertial forces

A compact model for calculating damping, inertial, and spring forces in a perforated squeeze-film damper is reported. The repetitive pressure patterns around each perforation are utilized by analyzing the visco-acoustic wave transmission around the hole in a cylindrical volume, called perforation cell. The model is needed in applications where the acoustic wavelength of the oscillation is comparable with the dimensions of the perforation cell. The model is constructed of acoustic impedance two-ports. A novel model is derived for the air gap region, and a published two-port model is used for the hole. The impedances for these two-ports are derived from the low reduced frequency model that is equivalent with linearized, harmonic Navier–Stokes equations for acoustic wave propagation in thin channels. This model considers also the transition from the isothermal conditions at low frequencies to the adiabatic ones at high frequencies. The dimensions of MEMS structures are considered using slip conditions for velocities and temperatures. Also, an easy-to-use simplified model for frequencies where the squeeze number and the Reynolds numbers are below unity is derived. The analytical compact model is verified with FEM simulations using a harmonic solver for linearized Navier–Stokes equations with slip boundary conditions in a wide range of perforation ratios. The maximum relative error in the damping coefficient in the simulated cases was 20% upto the first resonant frequency.     

基于ARIMA和神经网络模型的城市燃气负荷预测

城市燃气负荷预测是城市天然气调配的重要环节。在对燃气负荷时间序列进行小波周期分析的基础上,建立燃气负荷的基于ARIMA的神经网络温度矫正模型,ARIMA模型对年周期数据进行平滑,有效去除了过去的短期影响;将大气温度作为神经网络的输入对ARIMA模型预测值进行修正。经过检验,该模型很好地揭示了燃气负荷时间序列的特征,预测效果较好。     

Modeling of bead section profile and overlapping beads with experimental validation for robotic GMAW-based rapid manufacturing

Robotic gas metal arc welding enables the capacity of fabricating fully dense components with low cost in rapid manufacturing. During the layer additive manufacturing, the cross-sectional profile of a single weld bead as well as overlapping parameters is critical for improving the surface quality, dimensional accuracy and mechanical performance. This paper highlights an experimental study carried out to determine the optimal model of the bead cross-section profile fitted with circular arc, parabola, and cosine function, by comparing the actual area of the bead section with the predicted areas of the three models. A necessary condition for the overlapping of adjacent beads is proposed. The results show that different models for the single bead section profile result in different center distances and surface qualities of adjacent beads. The optimal model for the bead section profile has an important bearing on the ratio of wire feed rate to welding speed.     

基于BP神经网络固冲发动机燃气流量调节控制

在针阀式固冲发动机燃气流量调节优化控制问题的研究中,为优化燃气流量调节,建立了针阀式燃气流量调节燃气发生器工作过程中的动态模型,分析了动态模型的频域特性,并通过仿真进行了验证.针对燃气流量调节系统是一非最小相位系统,具有负调特性,设计了一种遗传算法优化BP神经网络PID控制器.仿真结果表明所提出的控制方法可以有效减小固体火箭冲压发动机燃气流量调节的负调峰值和超调量,缩短系统调节时间,有效地提高了固冲发动机的工作性能.     

大型煤气储备加压站的控制系统设计

介绍了重钢环保搬迁工程新建煤气储备加压站工艺生产过程,其控制系统采用GE公司PAC RX3I系列PLC系统,该控制系统满足了工艺需求,实现了整个工艺流程的自动检测、控制,提高了煤气储备及输送的工作效率.     

气敏元件测量的一致性温度补偿法

对取样电压法产生的温度漂移及一致性温度补偿法的优点进行了理论分析和实验比较，表明加热电压在０～６．３Ｖ范围内变化时，元件的温度漂移恒为零，输出电压信号只是被测气体浓度的单值函数。