基于GIS与ANN的金川二矿地表移动预测

利用金川二矿区多年的GPS监测数据,探讨了GIS与人工神经网络技术相结合进行地表移动定量预测的方法和思路。借助Avenue语言,实现了在GIS平台下进行地表移动神经网络预测的整个过程,包括样本设计、网络设计与训练、网络测试与网络预测等;其中,数据处理、测试结果对比和预测结果分析由GIS软件完成,采用VB调用Matlab6.5实现Elman神经网络预测模型,并通过Avenue编程将其集成到GIS系统中。研究结果表明,利用GIS支持下的神经网络模型对地表移动进行预测,具有理论上的可行性和现实意义,说明GIS和人工神经网络技术在开采沉陷预计领域中具有广阔的应用前景。     

基于人工神经网络和模糊诊断技术的煤矿安全预测系统

提出一种基于人工神经网络和模糊诊断技术的煤矿安全预测系统,并建立了系统的结构图。该系统结合了人工神经网络和模糊诊断技术的优点,其利用人工神经网络解决非线性问题的优势对数据进行处理,利用模糊诊断技术和经验数据做出安全预测,并给出了安全预测系统的运行流程图和各部分的设计方法。根据算例采用MATLAB进行了仿真验证,结果表明,该系统可以实现对敏感数据的提取和处理,可实现对煤矿安全的准确预测。     

基于小波神经网络的锚杆－围岩结构系统的识别

提出了一种用于识别锚杆杆侧刚度因子的小波神经网络模型.首先,利用均匀设计方法建立锚杆系统的样本库,采用数值模拟得到各样本的锚杆杆顶的动测信号;然后将小波分析和人工神经网络结合起来,利用小波分析技术提取的能表征系统状态的特征向量作为输入向量,利用广义回归神经网络识别杆侧刚度因子;最后,利用样本对所建立的小波神经网络进行训练.分析结果表明：训练后的神经网络能够较好地识别锚杆系统杆侧刚度因子,为锚杆系统的锚固质量评价提供了一个有效的智能化手段.     

基于灰色神经网络的边坡稳定性预报方法研究

本文在前人研究成果的基础上,研究了BP神经网络模型和灰色系统理论的原理,依据其适用条件及优缺点,对同一已知边坡取不同样本区间建立GM(1,1)模型,得到不同的预测结果。将多个灰色预测的结果作为输入变量使用BP人工神经网络进行组合,输出组合预测结果。提出了基于灰色神经网络范例推理的边坡稳定性评价方法,针对边坡的稳定性影响因素的复杂多变性和相当强的不确定性,建立了边坡范例检索模型,通过对边坡稳定性因素的灰色模型预处理,以及边坡范例的神经网络学习,最终实现了当前边坡的稳定性评价。     

基于BP算法的平面CAPP研究及Matlab实现

基于人工神经网络建立了零件表面加工方案模型,把一系列推理规则转化为网络权值,用BP算法对网络进行训练,并利用Matlab软件中的神经网络工具箱编程,对网络进行训练,从而输出了零件平面加工工艺顺序。     

基于人工神经网络技术的矿用带式输送机滚动轴承故障诊断

研究了人工神经网络的原理、结构和学习算法,并将该网络应用于带式输送机滚动轴承的故障诊断中。采集不同类型的滚动轴承故障信号,并对信号进行预处理。利用神经网络进行训练,当训练误差满足设定要求时,训练完成。利用训练成熟的神经网络对滚动轴承进行故障诊断。实验结果表明神经网络技术可以快速、准确地诊断出带式输送机滚动轴承的故障类型。     

改进的神经网络在瓦斯涌出量预测中的应用

以解决矿井瓦斯涌出量预测问题为研究目的,将模糊系统和人工神经网络有机结合起来,组成T-S模糊神经网络,利用遗传算法对网络中参数值进行优化,对淮南某煤矿进行试验并分析。结果表明预测模型正确可靠。     

煤气在管道运输过程中的神经网络运用

针对城镇燃气管道影响因素多的特点。结合人工神经网络自身特点,利用人工智能中神经网络,选择最优的网络模型。设计基于神经网络城市管道,实现了城镇管道漏损的全面定性定量分析。针对算法的问题,对网络输出结果进行拟合,并结合气管道的实际情况进行分析。     

基于BP神经网络的矿井通风系统安全评价研究

针对矿井通风系统安全评价,提出利用人工神经网络的非线性、容错性、自学习及实时处理等特点,建立了基于BP神经网络的矿井通风系统安全评价的数学模型,并对某矿通风系统进行了实例评价。     

基于BP神经网络的矿井通风系统安全评价方法

运用人工神经网络的理论和方法,建立了基于BP神经网络的矿井通风系统安全评价模型,并利用MATLAB7.0进行编程,实现了矿井通风系统的安全评价预测。通过某矿通风系统的实例评价,预测结果与实测结果相符,表明应用人工神经网络在矿井通风系统安全评价方面是可行的。     

基于神经网络的综采设备配套专家系统研究

对基于神经网络的综采配套专家系统进行了研究,给出了具体处理方法。在此基础上建立了工作面生产能力预测BP神经网络模型和综采工作面设备参数神经网络预测模型,并采用上述模型对济二号煤矿试验工作面的产量、工效和综机设备等主要技术参数进行了预测。     

基于ES和ANN相结合的通风机故障诊断专家系统研究

鉴于传统专家系统和神经网络的优缺点,将专家系统和神经网络相结合应用于通风机故障诊断,建立通风机故障诊断专家系统。详细介绍了神经网络学习系统、知识库和推理机制等。     

基于ANN的机械设计专家系统知识表示研究

机械设计专家系统(MDES)是专家系统理论(ES)和智能CAD技术的有机结合,但因为机械设计知识的复杂性、模糊性和不确定性而难以实现程序化。根据人工神经网络(ANN)的基本思想,提出了基于ANN的MDES知识表示原理,在重新划分了机械设计知识类型的基础上,分析了应用ANN进行MDES知识表示的具体方法和步骤,并运用BP网络完成了对机械线图知识的表示实例。     

基于3G网络的车载视频监控终端实现

为了加强客运服务中心对长途车辆在客运途中的监管,文章提出了基于3G网络的车辆定位和视频监控终端,此终端采用基于ARM处理器和ARMLINUX嵌入式系统的平台,通过USB摄像头获取车辆内部视频信息,由GPS接收机获取定位信息,最后通过3G无线模块将监控数据实时的发送到监控服务中心,供工作人员监控和决策之用。     

人工神经网络方法在基坑变形预测中的应用研究

分析研究了人工神经网络方法在基坑变形预测中的建模方法,并通过实例应用,证明这种方法是切实可行的。同时将人工神经网络方法预测结果和灰色系统模型及时序模型预测进行比较,充分证明人工神经网络方法在变形预测中的优越性。     

长距离掘进通风辅助决策系统的研发及应用

长距离掘进通风系统设计时通常面临多因素耦合计算,决策过程十分复杂。为提高长距离掘进通风系统设计效率及合理性,降低工作量和主观决策误差,同时考虑到Auto CAD强大的图形绘制功能,基于Object ARX利用Auto CAD二次开发技术研发了长距离掘进通风辅助决策系统。提出了系统运行方案和研究技术路线,实现了巷道、掘进工作面、局扇、风筒、风库等图元的可视化、风量计算、风筒风阻多方法求解、风机自适应匹配选型与检验等功能。软件系统在金川的龙首矿长距离掘进通风设计中得到应用,针对试验矿井的掘进通风提出了切实可行的决策方案,并能在一定程度上优化整个矿井通风系统,对矿山的通风系统设计具有实际应用价值和指导意义。     

基于GIS和ANN技术的矿区复垦土地适宜性评价

提出了在地理信息系统(GIS)和人工神经网络(ANN)技术支持下，对矿区复垦土地的适宜性进行评价的一种新方法。阐述了复垦土地适宜性评价的原则及目前的发展现状，并提出了新方法的技术路线。最后结合某一复垦区，基于GIS平台，利用模糊技术和BP模型，对复垦为农业用地的适宜性进行了评价。     

巷道掘进支护计算机辅助决策系统研究

为了克服个人决策进行支护时的不合理，实现专家的集体决策，本文采用面向对象的计算机编程技术和可视化的设计方法，利用人工智能等科学开发了井巷掘进支护设计的智能专家系统，其中包括决策系统的总体设计思路、知识库的建立、推理机制的调试等，并将神经网络技术应用到专家系统中。将该系统应用于某巷道支护设计方案的决策，其运行结果比较令人满意。     

煤炭物资电子采购系统的建模研究

为了研究煤炭物资电子采购系统的体系结构,应用UML建模方法结合工作流技术建立了一个基于Web的煤炭物资采购系统的逻辑模型.基于工作流原理对煤炭采购业务的特点和流程进行分析,采用UML中的用例分析、类图、顺序图和活动图建模技术,建立了煤炭物资电子采购系统的静态和动态系统逻辑模型,并进一步探讨了该模型的实施和集成方法.结果表明:基于这个模型开发的煤炭物资电子采购系统能够通过对工作流的优化管理,实现采购业务流程的高效自动化处理,同时可以更平滑地与煤炭企业其他应用系统的信息流进行无缝集成.因此将工作流技术与UML建模技术相结合,可以更有效地建立起适合煤炭行业ERP系统特点的系统体系结构.     

基于分层控制的区域能源系统协调运行及经济效益评价

针对区域综合能源系统分层控制的协调运行以及经济效益评价进行建模，分析了源网荷储区域能源互联系统的构成。该系统根据调度方式可分为上层和下层，给出了相应的目标函数；针对区域能源互联协调控制技术进行的分析，从时间尺度和空间尺度上对态势感知、优化决策、评估进行了分析。从协调优化、安全稳定、经济效益、社会效益4个维度，提出了源网荷储区域能源互联系统的评价指标，利用层次分析熵权法进行评价。案例分析表明，所提系统的多能源综合协调系数为0.684 5，说明了系统的分层控制协调运行有效性和评价方法的准确性。