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基于神经网络和证据理论的煤矿风险预警模型

《矿业安全与环保》2011年 第1期 | 曹庆贵 张广宇 张建   山东科技大学资源与环境工程学院 山东青岛266510 济宁矿业集团公司 山东济宁272100
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摘 要:建立了煤矿风险预警指标体系,提出基于BP神经网络和D—S证据理论的煤矿风险预警模型。通过多个BP神经网络输出结果构造证据理论的基本可信度分配(BPA),可以克服BPA传统构造方法带来的主观因素影响,也可以解决单一BP神经网络输出的不稳定问题。实例分析和仿真表明,该模型预警结果准确可靠。
【分 类】【工业技术】 > 矿业工程 > 矿山安全与劳动保护 > 矿山事故及救护 > 矿山事故的预防和处理【环境科学、安全科学】 > 安全科学 > 安全管理(劳动保护管理) > 事故调查与分析(工伤事故分析与预防) > 一般性问题 > 事故预防与预测
【关键词】 煤矿风险 预警 BP神经网络 D—S证据理论 信息融合
【出 处】 《矿业安全与环保》2011年 第1期 81-83页 共3页
【收 录】 中文科技期刊数据库

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