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BP算法在矿井通风系统评价中的应用 被引量:2

Application of BP Algorithm to Evaluation of Mine Ventilation System
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摘要 矿井通风系统安全评价是矿井通风安全现代化管理的重要内容。根据煤矿通风系统安全评价指标体系建立原则,建立多因素控制的煤矿安全评价BP人工神经网络模型。在此基础上,运用Matlab编制BP网络程序对网络进行训练,建立煤矿通风系统BP网络安全评价模型。预测结果表明,应用BP神经网络进行通风系统安全评价,网络收敛性满足要求,评价精度比较高。 Safety evaluation of the coal mine ventilation system is a substantial content in the modern management of ventilation safety. According to the principles for establishing the safety evaluation index system for coal mine ventilation system, the BP network multifactorial model of safety evaluation is established. On this basis, programmed the BP neural network and trained it by using Matlab, and the BP network safety evaluation model of coal mine ventilation system is set up. The prediction results show that applying the BP neural network to the safety evaluation of the ventilation system, the convergence of network meets the need and the precision of evaluation is fine.
出处 《煤矿机电》 2012年第5期72-74,共3页 Colliery Mechanical & Electrical Technology
关键词 通风系统 安全评价 BP学习算法 ventilation system safety evaluation BP learning algorithm
  • 相关文献

参考文献6

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  • 2杨大明..煤矿安全风险综合评级模型及其应用研究[D].中国矿业大学,2005:
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  • 5欧阳博文..基于神经网络理论矿井通风系统安全综合评价研究[D].西安科技大学,2006:
  • 6刘虎生.基于BP神经网络的矿井通风系统安全评价研究[J].山西煤炭,2008,28(1):39-41. 被引量:12

二级参考文献2

共引文献11

同被引文献12

引证文献2

二级引证文献14

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