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摘要:
应用BP神经网络方法,建立了一种新的井底风温预测模型.它利用BP神经网络的函数拟合能力,通过拟合井筒风流温度、相对湿度,地面大气压力及井筒深度等参数,来预测淋水井筒井底风温,为矿井的井底风温预测提供了一种新的预测精度较高方法.
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文献信息
篇名 基于BP神经网络的矿井淋水井筒风温预测
来源期刊 煤矿安全 学科 工学
关键词 神经网络 风温预测 淋水 井筒
年,卷(期) 2008,(12) 所属期刊栏目 试验研究
研究方向 页码范围 11-13
页数 3页 分类号 TD727
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吕品 安徽理工大学能源与安全学院煤矿安全高效开采省部共建教育部重点实验室 42 369 11.0 18.0
2 左金宝 安徽理工大学能源与安全学院煤矿安全高效开采省部共建教育部重点实验室 3 34 2.0 3.0
3 倪小军 安徽理工大学能源与安全学院煤矿安全高效开采省部共建教育部重点实验室 2 14 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
风温预测
淋水
井筒
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
煤矿安全
月刊
1003-496X
21-1232/TD
大16开
辽宁省抚顺市经济开发区滨河路11号
1970
chi
出版文献量(篇)
12289
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22
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57391
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