本文選題：煤炭自燃 + 危機(jī)征兆　； 參考：《礦業(yè)安全與環(huán)�！�2015年01期

【摘要】：為有效預(yù)防煤炭自燃引發(fā)的內(nèi)因火災(zāi)造成重大損失,選取煤炭自燃發(fā)生的征兆為預(yù)測指標(biāo),通過統(tǒng)計(jì)分析事故案例,確定出煤炭自燃二級指標(biāo)6個(gè),三級指標(biāo)40個(gè)。選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為預(yù)測模型,其中數(shù)據(jù)的建立采用概率理論分析得到,并在Matlab的環(huán)境下研究影響預(yù)測模型性能的因素,確定最佳參數(shù)值,從實(shí)驗(yàn)中總結(jié)出該方法具有通用性、擴(kuò)展性和高效性等優(yōu)點(diǎn)。
[Abstract]:In order to effectively prevent serious loss caused by internal fire caused by spontaneous combustion of coal, the symptoms of spontaneous combustion of coal are selected as the prediction index. Through statistical analysis of accident cases, 6 secondary indexes and 40 third grade indexes of coal spontaneous combustion are determined. The BP neural network is selected as the prediction model, in which the establishment of the data is obtained by probability theory analysis, and the factors affecting the performance of the prediction model are studied in Matlab environment, and the optimum parameter value is determined. Expansibility and efficiency and other advantages.
【作者單位】： 北京科技大學(xué)土木與環(huán)境工程學(xué)院;
【分類號】：TD752

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2065352