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...
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