矿山大型设备更新期预测系统设计与开发

• 作者: 刘亚静 张云鹏 王敏 王晓庆
• 来源期刊: 煤炭工程
• 学科: 工学
• 关键词: 设备更新期 预测系统 神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 设计技术
• 页码范围: 20-22
• 页数: 3页
• 分类号: TD407
• 字数: 2116字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0959.2010.01.008

摘要

针对矿山大型设备更新期确定难的问题,论文首先阐述了确定矿山设备更新期的依据,然后介绍了采用灰色系统模型和BP人工神经网络模型来建立具有一定普遍性灰色-BP神经网络组合预测模型,并且表达了组合模型预测设备更新期的过程,最后介绍了利用VC++作为前台开发语言,Access作为后台数据库建立的设备更新期预测系统,且重点阐述了该系统的设计思想及主要模块的实现方法,既验证了模型的可靠性,又显示了预测趋势,使预测结果更加直观.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张云鹏	河北理工大学交通与测绘学院	44	463	13.0	19.0
2	王敏	河北理工大学交通与测绘学院	6	9	2.0	2.0
3	刘亚静	河北理工大学交通与测绘学院	6	35	3.0	5.0
4	王晓庆	河北理工大学交通与测绘学院	3	7	1.0	2.0