10.3969/j.issn.1006-9348.2012.05.049
信息融合技术在煤矿安全预测中的应用
研究煤矿井下安全状况预测问题.针对现有预测模型因采用的信息融合算法单一导致的精度低的缺点,提出一种更适合矿井的基于模糊神经网络的信息融合预测模型;并重点针对现有的模型训练算法速度慢、难以适应井下要求的缺点,提出一种改进的LMBP算法,通过引入判别因子大幅提高模型的训练速度.仿真结果表明,预测模型在训练速度上比传统BP算法和LMBP算法分别提升了6倍和3.2倍,而且预测精度能够满足煤矿实际要求.
安全预测、模糊神经网络、信息融合、煤矿瓦斯
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TP183(自动化基础理论)
2012-07-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
201-204,230