基于T-S模糊神经网络的淋水井筒温度预测分析 |
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引用本文: | 马恒,刘亮亮. 基于T-S模糊神经网络的淋水井筒温度预测分析[J]. 世界科技研究与发展, 2015, 0(3): 226-229 |
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作者姓名: | 马恒 刘亮亮 |
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作者单位: | 辽宁工程技术大学安全科学与工程学院;矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室 |
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摘 要: | 随着矿井开采深度的增加,矿井井底风流温度的预测分析对矿井生产具有重要意义。通过分析影响井底风温的主要因素:地面大气压力、入风温度、入风含湿量以及井筒深度,建立了一种新的T-S模糊神经网络模型,利用MATLAB模拟实现了对井筒的井底风温预测分析。通过实例验证了该方法的可行性,结果表明该方法相比BP神经网络收敛速度快,预测精度高,拟合能力强,符合现场工程应用的需要。
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关 键 词: | T-S模糊神经网络 淋水井筒 井底风温 预测分析 |
Prediction Analysis of Temperature of Wellbore with Spay Water Based on T-S Fuzzy Neural Network |
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