多因素耦合条件下硫化矿自燃神经网络动态预测模型研究

摘要：

硫化矿石自燃是多种因素、多场耦合综合作用的结果,是一典型的非线性问题.笔者应用人工神经网络技术,以Matlab软件为平台,通过现场调查和理论分析,建立了矿石含硫量、通风强度、环境温度3因素与硫化矿石自燃之间的预测模型;通过数据样本学习与部分现场监测数据相结合进行模拟,研究表明预测数据与实测结果基本吻合,误差控制在10%以内,取得了较好的效果.该研究为预防硫化矿石自燃提供一个新的思路和方法,具有一定的理论意义和应用价值.

关键词：硫化矿、人工神经网络(ANN)、矩阵实验室(Matlab)、自燃、动态预测、耦合

所属期刊栏目：17

分类号：X928.03(安全管理（劳动保护管理）)

资助基金：国家科技支撑计划2006BAK04B03;中南大学研究生教育创新资助项目

在线出版日期：2007-12-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：32-36