基于神经网络的自然发火危险性评价与预测

• 作者: 孟絮屹 桂祥友 郁钟铭
• 来源期刊: 采矿与安全工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 矿业安全 自然发火 危险性评价 神经网络 预测
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 页码范围: 453-457
• 页数: 5页
• 分类号: TD75
• 字数: 3567字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3363.2008.04.016

摘要

对采空区煤炭自然发火进行了危险性评价,从自然发火条件入手,建立采空区自然发火事故模型,确定采空区发火现状危险等级为C级,较危险;利用采空区已有的自然发火预测指标建立BP神经网络的时间序列预测模型,对未来该采空区有无发火危险进行了预测,确定未来采空区发火可能性大小.结果表明:运用BP神经网络的时间序列预测模型对煤炭自然发火进行预测,采空区自然发火处于"有发火危险"程度,发火危险性较大,因此应做好采空区火灾预防工作.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟絮屹	贵州大学矿业学院	5	82	4.0	5.0
2	桂祥友	贵州大学矿业学院	24	321	12.0	17.0
3	郁钟铭	武汉理工大学管理学院	21	204	7.0	14.0