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采空区遗煤自然发火预测的模糊分形神经网络研究
引用本文:何启林,王德明.采空区遗煤自然发火预测的模糊分形神经网络研究[J].湖南科技大学学报(自然科学版),2004,19(2):18-20.
作者姓名:何启林  王德明
作者单位:1. 安徽理工大学,资管系,安徽,淮南,232001
2. 中国矿业大学,能源与安全工程学院,江苏,徐州,221008
基金项目:国家重点基础研究发展计划(973计划)
摘    要:将模糊控制技术、分形理论中的时间序列分析方法与神经网络技术有机地结合起来,并运用于采空区遗煤自然发火的预测中.通过对采空区发火次数的时间序列的模糊分形处理,用BP神经网络对影响因素间的非线性关系进行拟合.检验结果表明,模型可靠,预测精度高,为预测采空区遣煤发火提供了一种新的方法.图3,表1,参10.

关 键 词:模糊  分形  神经网络  自然发火  预测
文章编号:1672-9102(2004)02-0018-03
修稿时间:2003年11月20

Using Fuzzy-fractal Neural Networks to Prediction of Coal Spontaneous Combustion
HE Qi-ling,WANG De-ming.Using Fuzzy-fractal Neural Networks to Prediction of Coal Spontaneous Combustion[J].Journal of Hunan University of Science & Technology(Natural Science Editon),2004,19(2):18-20.
Authors:HE Qi-ling  WANG De-ming
Institution:HE Qi-ling~1,WANG De-ming~2
Abstract:The fuzzy technology and fractal theory are combined with neural network and applied to predict coal spontaneous combustion in coal mine. According to fuzzy-fractal calculation of coal spontaneous combustion , BP neural networks was used to simulate the nonlinear relations between datas. The results show that the model is reliable and precise, which is the first to integrate fuzzy, fractal, and neural networks technologies to resolve practical problem of coal spontaneous combustion. This develops the researching fields of high new technologies further and riches the prediction theory of coal spontaneous combustion.3figs.,1tab.,10refs.
Keywords:fuzzy  fractal  neural networks  spontaneous combustion  prediction
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