基于MATLAB的神经网络动态安全预测方法与应用
来源：互联网发布日期：2011-09-09 15:02:13 浏览：8029次

导读：现有的矿井安全监测系统一般采用实时采集数据的方法，在达到危险限时给出警报。如果能够在达到危险限前给出预警，现场提前采取安全措施，就有可能避免事故的发生...

基于MATLAB的神经网络动态安全预测方法与应用

摘要：现有的矿井安全监测系统一般采用实时采集数据的方法，在达到危险限时给出警报。如果能够在达到危险限前给出预警，现场提前采取安全措施，就有可能避免事故的发生。论文在MATLAB神经网络工具箱的基础上实现基于时序的神经网络动态预测方法，通过采用快速的L-M算法，提高神经网络训练的速度与精度，实现煤矿安全监测数据的连续预测与提前预警。并以一种相对简单的途径实现了神经网络这种复杂而有效的非线性预测方法。

格式：PDF 页数：4 页页码范围：72-75页

相关热词： 江洪清梁汉东高永奎煤矿安全动态预测 BP神经网络 L

上一篇：具有时滞的bam神经网络的稳定性分析

下一篇：基于RBF神经网络的股市建模与预测

基于MATLAB的神经网络动态安全预测方法与应用
来源：互联网发布日期：2011-09-09 15:02:13 浏览：8029次

相关内容

AiLab云推荐

最新资讯

本月热点

热门排行

推荐内容

在线客服

热门栏目HotCates

关于我们

版权声明

基于MATLAB的神经网络动态安全预测方法与应用 来源：互联网 发布日期：2011-09-09 15:02:13 浏览：8029次

相关内容

AiLab云推荐

最新资讯

本月热点

热门排行

推荐内容

在线客服

热门栏目HotCates

关于我们

版权声明

基于MATLAB的神经网络动态安全预测方法与应用
来源：互联网发布日期：2011-09-09 15:02:13 浏览：8029次