發(fā)布時(shí)間：2018-03-07 00:23

  本文選題：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：粉塵濃度　出處：《礦業(yè)研究與開發(fā)》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為增加粉塵防護(hù)設(shè)施設(shè)計(jì)的針對性,提高粉塵防護(hù)設(shè)施評價(jià)的可靠性,以煤巷綜掘工作面為例,分析了煤巷綜掘工作面原始粉塵濃度的影響因素,采用LMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對煤巷綜掘工作面的粉塵濃度進(jìn)行預(yù)測。結(jié)果表明:預(yù)測值誤差在±10%以內(nèi),預(yù)測結(jié)果可靠,為其他作業(yè)場所原始粉塵濃度預(yù)測及其他職業(yè)病危害因素濃度(強(qiáng)度)預(yù)測提供了一種方法;依據(jù)原始粉塵濃度預(yù)測值,可對粉塵防護(hù)設(shè)施進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì),采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對職業(yè)病危害濃度(強(qiáng)度)進(jìn)行預(yù)測,可使職業(yè)病防護(hù)設(shè)施設(shè)計(jì)更具有針對性。
[Abstract]:In order to increase the pertinence of dust protection facilities design and improve the reliability of dust protection facilities evaluation, the factors affecting the original dust concentration in coal roadway fully mechanized driving face are analyzed. The LMBP neural network is used to predict the dust concentration in coal roadway fully mechanized driving face. The results show that the error of prediction value is less than 鹵10%, and the prediction result is reliable. It provides a method for the prediction of the original dust concentration and the concentration (intensity) of other occupational hazard factors in other workplaces, according to the predicted value of the original dust concentration, the dust protection facilities can be systematically designed. The prediction of occupational hazard concentration (intensity) by neural network can make the design of occupational disease protection facilities more targeted.
【作者單位】： 中煤科工集團(tuán)重慶研究院有限公司;
【基金】：國家科技重大專項(xiàng)基金項(xiàng)目(2016ZX05067004-001) 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(U1261205)
【分類號】：TD714.3;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1577159