基于软测量和数据融合的煤与瓦斯突出预测

• 作者: 付华 阎馨
• 来源期刊: 合肥工业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 煤与瓦斯突出 软测最 数据融合 模糊BP神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 电气与自动化工程
• 页码范围: 1308-1311
• 页数: 4页
• 分类号: TD713
• 字数: 2911字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-5060.2009.09.004

摘要

文章针对现有煤与瓦斯突出预测方法存在的不足,提出了一种基于软测量和数据融合技术的煤与瓦斯突出危险状况预测方法;利用检测到的煤与瓦斯突出的多种影响因素数据,建立了基于模糊BP神经网络的软测量模型对煤与瓦斯突出危险状况进行动态和准确地预测,并应用基于均值的分批估计融合方法对检测到的因素数据进行处理,提高数据检测的精度,进一步增强煤与瓦斯突出危险状况预测的准确性;通过实例对方法进行验证,结果表明,提出的方法预测准确性高,是一种有效的煤与瓦斯突出预测方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付华	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	242	1698	20.0	28.0
2	阎馨	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	12	109	6.0	10.0