基于GA-BP网络的掘进工作面风流温度预测的研究

• 作者: 赵鼎成
• 来源期刊: 煤炭工程
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 遗传算法 风流温度 算法优化
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 研究探讨
• 页码范围: 105-107
• 页数: 3页
• 分类号: TD727
• 字数: 2546字
• 语种: 中文

摘要

为解决矿井掘进工作面风流温度预测的问题,采用BP神经网络为模型,利用遗传算法优化网络初始权值和阈值,建立了一种新的掘进工作面风温预测模型,并用Matlab编程实现.通过分析影响掘进工作面风流温度的变化因素得出,局部通风机入口处湿球温度、风流温度,掘进工作面处湿球温度、掘进巷道长度等因素的影响力较大.为验证预测模型的准确性,分别对2个工作面的风温进行预测,结果表明,该模型收敛速度快、预测精确度高,是求解掘进工作面风温预测模型的最有效方法之一.