基于粗神经网络确定影响矿内通风风流稳定性主要风路的方法  

A Rough Neural Network- based Approach to Determining Main Airways Affecting Stability of Airflow in Mine Ventilation

作　　者：黄光球[1] 陆秋琴[1] 

机构地区：[1]西安建筑科技大学 西安建筑科技大学

出　　处：《金属矿山》2005年第z1期245-248,共4页Metal Mine

基　　金：陕西省教育厅专项基金资助项目(编号03JK148).

摘　　要：提出基于粗神经网络确定影响矿内通风风流稳定性主要风路的方法.该方法首先应用粗糙集理论来选择影响风流稳定性的重要因素.然后构造确定影响矿内通风风流稳定性主要风路BP神经网络模型,根据重要因素采集生产实际数据,对神经网络模型进行训练,从而确定影响矿内通风风流稳定性的重要因素与巷道的风量之间的非线性映射关系.最后用神经网络计算主要因素的变化对巷道风量的影响,通过风量变化分析确定影响矿内通风风流稳定性主要风路.

关 键 词：通风稳定性 粗糙集 神经网络 

分 类 号：TD85[矿业工程—金属矿开采]