基于神经网络的煤矿安全监控系统优化研究
李铖翔
晋能控股煤业集团 马脊梁矿,山西 大同 037000
摘要：针对国内煤矿安全监控系统在数据处理与综合诊断方面存在的问题,通过分析GRNN神经网络的结构及原理,以井下瓦斯浓度预测为例,建立预测模型的时间轨迹.通过Matlab工具箱,以采掘工作面回风巷的瓦斯浓度数据与光滑因子为参数,确定当光滑因子为0.125 时,模型均方根误差符合目标要求,并通过测试样本验证模型的预测准确度,证明系统具有较强的预警识别能力,进一步优化了煤矿安全监控系统.
关键词：神经网络煤矿安全监控系统
分类号：TD76(矿山安全与劳动保护)
论文发表日期：2023-04-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 94-97 )
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