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安全评价系统的设计

由于矿井通风系统安全评价的常用方法存在着指标权重标准不统一的问题,往往使评价结果带有主观性,构建了基于BP神经网络的矿井通风安全评价模型,它超强的非线性逼近能力可以提高评价结果的客观性.为了提高矿井通风安全评价的自动化水平,基于ADO和ActiveX技术,利用数学分析软件Matlab和数据库管理系统SQL Server 2000,在VB环境下开发出简易直观的评价系统.     

矿井通风网络通风参数自动标注模型

研究了在矿井通风网络三维仿真图上标注通风参数的方法和不同类型三维实体箭头的建摸方法。以VB6.0结合SolidWorks二次开发技术,实现了通风参数的自动标注,提高了矿井通风系统三维仿真模型的可读性,增强了仿真的整体效果。     

基于BP神经网络的煤矿通风系统安全评价

研究了BP神经网络的结构和L-M学习算法的步骤,通过分析煤矿通风系统,建立了多因素控制的煤矿安全评价指标体系。在此基础上,运用Matlab编制BP网络程序并利用导师信号对网络进行训练,建立了煤矿通风系统安全评价模型。仿真结果表明待校验样本的安全等级与实际情况相符,L-M算法收敛速度也满足要求。     

基于BP神经网络的矿井水源判别模型

矿井水源判别对于矿井防治水工作有重要的导向作用,能够有效减少防治水工作的盲目性.为了能够有效判别矿井突水水源,综合考虑各项水化学指标在水源判别中的重要性,确定以水中6大常量组分(Na++K+,Mg2+,Ca2+,Cl-,SO2-4,HCO-3)作为判别因子,以BP神经网络理论为基础,以对某矿开采影响较大的野青、砂岩、奥灰和伏青4个含水层水样为建模样本,建立水源判别模型,并随机选取7个矿井采掘过程中收集到的水样进行水源判别预测.结果表明,该7个水样分别来自伏青、野青和砂岩含水层,均与实际结果相符,说明以BP神经网络理论建立的水源判别模型具有较强的实用性,能够快速、有效的识别矿井水源.     

矿井通风网络三维仿真模型

针对大型矿山巷道众多、通风状况复杂、多变的特点,采用了一系列新的思路和算法,包括空间三维实体和二维图形相互转换的算法、通风网络解算算法,解决了矿井通风网络三维仿真图形的创建、自动标注以及矿井通风自动解算等问题,建立了通风网络三维图形变换和三维实体生成模型,仿真数据模型以及通风网络解算数据模型三大模型,实现了矿井通风网络三维仿真和风网解算的高度智能化与自动化,为矿山通风网络三维仿真系统的建设奠定了理论基础,为矿山的安全生产提供了技术保障。     

矿井通风系统可靠性评价模型研究

要科学合理地评价矿井通风系统的安全性,必须要确定够确切地反映矿井通风系统实际状况的参数指标,建立一科学合理的评价指标体系。将安全系统工程中的事故致因理论和人—机—环境系统工程理论引入现代矿井通风理论中,在综合分析的基础上,建立了一套系统科学的矿井通风系统评价指标体系,该体系比较全面地反映矿井通风系统的状况;编制了评价软件,并在实际进行了应用。     

矿井通风系统评价的人工神经网络模型

建立了矿井通风系统评价的人工神经网络模型。在１３个金属矿山的实际应用表明，该评价方法简单、实用。     

BP算法在矿井通风系统评价中的应用

矿井通风系统安全评价是矿井通风安全现代化管理的重要内容。根据煤矿通风系统安全评价指标体系建立原则,建立多因素控制的煤矿安全评价BP人工神经网络模型。在此基础上,运用Matlab编制BP网络程序对网络进行训练,建立煤矿通风系统BP网络安全评价模型。预测结果表明,应用BP神经网络进行通风系统安全评价,网络收敛性满足要求,评价精度比较高。     

基于遗传算法的矿井局部通风故障诊断神经网络模型

针对矿井局部通风系统停风现象严重,故障诊断困难的问题,在大量故障实例收集、归类和故障特征提取的基础上,采用遗传算法和神经网络相结合手段对矿井局部通风系统故障诊断模型进行了建立和优化。实例分析结果表明,此模型能较好识别局部通风系统的故障种类和部位,提高故障诊断的效率。     

基于BP神经网络的矿井素质评价及应用

结合现场实际,选取了矿井素质评价指标,并建立了BP神经网络模型。利用模型对收集的样本数据进行学习训练,将计算结果与检测样本对比以验证其准确性。结果显示,评价模型可行,评价精度能够满足应用要求。     

基于AHP-RBF的矿井通风系统可靠性评价模型

结合层次分析法(AHP)和径向基函数(RBF)的理论,提出了一种基于AHP-RBF神经网络的矿井通风系统可靠性评价模型。该模型针对影响矿井通风系统可靠性的因素,应用AHP建立层次结构模型,确定评价指标权重,并采用RBF神经网络作为评价工具。经检验,该模型能够科学有效地对矿井通风系统可靠性作出评价。     

RBF神经网络在矿井通风系统可靠性评价中的应用

根据影响矿井通风系统的各因素,建立了一个基于RBF神经网络的矿井通风系统可靠性评价新模型。利用Matlab编程来确定各个参数,预测速度和精度明显提升,同时还使操作流程简化。经检验,实际情况与预测结果相符,所建立的RBF神经网络完全可以映射系统的可靠性等级,该方法简单易操作,有一定的应用价值。     

矿井通风质量标准年终等级的最优化评定

<正>一、求解原理 由于非线性规则作为数学的重要分支广泛运用于工程技术领域,我们试图用此原理对矿井通风质量标准年终等级进行最优化评定。所谓非线性规划是在有不等式或方程约束条件下求函数极大值或极小值的数学方法,凡满足非线性规划问题的条件和符合预定的目标的解,称为“最优化计算方法”。 我们把要检查的项目内容叫做目标,把全年度检查项目规范化后,其非线性规划所获得的值叫全概率或目标函数。因而,求解的目的就是应能保证全年度四个不同的检查季度对检查项目所有目标进行检查后,使得     

基于BP神经网络的矿井热环境评价体系研究

为了科学评价矿井热环境,系统地考虑了内部热源、环境、矿井结构三个方面因素,构建了评价指标,以人对矿井热环境的适应性确立分级指标,建立一个新的矿井热害评价指标体系。运用MATLAB软件对评价指标体系进行神经网络建模,对矿井热环境问题定量化评价、分析。通过对张双楼煤矿热害改造前后的实际生产情况进行评价该矿井热环境体系能准确地反映矿井实际生产情况。该系统简单、可操作性强,可以用来进行矿井热环境的评价工作,也可以预测矿井热害改造后的情况。     

矿井通风网络三维仿真与优化模型

针对某大型矿区巷道众多,通风状况复杂、多变的特点,采用了空间图形相互转换和通风网络解算两种算法,建立了通风网络三维图形,仿真数据以及风网解算三大模型,解决了矿井通风网络三维仿真图形建模、自动标注以及通风网络解算等问题,从而为实现矿井通风网络三维仿真和风网解算的高度智能化与自动化,以及矿山数字化建设和安全生产,提供了理论指导和技术保障。     

复杂通风网络矿井通风系统改造

平煤股份八矿通风网络复杂,存在重大安全隐患,制约矿井长远发展。对通风系统存在的问题进行分析,提出总体改造方案,通过施工北风井、更换主要通风机、实现回风专用、施工降阻巷等技术改造,消除了矿井存在的安全隐患,保证了矿井施工的安全平稳。     

基于Hopfield神经网络的矿井通风系统分析

矿井通风系统的工作性能对煤矿安全影响较大,保证通风系统效率十分必要。介绍通风机的基本参数和参数计算公式,利用Hopfield神经网络对通风系统进行研究分析,设置PID调节参数,并利用Matlab对优化后的通风系统进行仿真分析,结果显示基于神经网络控制的通风机在风压、风量、风门开闭等方面控制效果良好。     

矿井通风网络的通风有效度分析

以可靠性工程理论为基础,分析了矿井通风网络的通风有效度问题,并进行了实例计算,为改善矿井通风系统的管理和评价矿井通风的好坏提供了一种新的理论依据。