瓦斯突出模型预测控制的应用研究
煤体瓦斯涌出量的动态变化是一个复杂的非线性系统,传统的瓦斯监测方法准确率较低.针对该问题,文章提出了一种基于BP人工神经网络模型的瓦斯突出危险性预测控制方法.该方法运用BP人工神经网络预测模型对输入的多组样本进行训练学习、建立预测准则,并以此辨识瓦斯突出危险性类型.仿真结果表明,该方法有效解决了传统的瓦斯突出预测模型在事故预测中误差大、稳定性差的缺陷,提高了预测精度.
瓦斯突出、预测控制、预测模型、BP神经网络、辨识、滚动优化
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TD712.53(矿山安全与劳动保护)
国家自然科学基金50874059
2010-05-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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