基于多传感器数据融合的煤矿安全预测

• 作者: 李振华 蒋涛
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: D-S合成法 数据融合 模糊神经网络 算法 安全预测
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 257-259
• 页数: 3页
• 分类号: TD76
• 字数: 1645字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13436/j.mkjx.201505107

摘要

为了解决煤矿井下环境信息处理的延迟性和不确定性,提出了一种基于多传感器数据融合的煤矿安全预测模型.该模型为两级融合模型,一级模型基于D-S合成算法,解决了单一传感器在井下复杂环境下测量的不确定性和失效性以及数据处理速度缓慢问题.二级模型基于模糊神经网络,解决了井下精确数学模型难以建立问题同时具有自适应和自学习能力.实验表明:该二级模型实现了多个传感器信息的融合,一定程度上提高了预测准确度和数据处理速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李振华	安徽理工大学电气与信息工程学院	3	12	2.0	3.0
2	蒋涛	安徽理工大学电气与信息工程学院	3	12	2.0	3.0