矿井通风安全数据智能分析研究

作者：张超

来源：能源与节能, 2021, (06): 133-209.

DOI：10.16643/j.cnki.14-1360/td.2021.06.056

• 通风数据算法模型
• 灰色预测模型
• BP神经网络模型
• 平均残差
• 危险防范

以东古城煤业大量通风监测数据为基础,建立了通风数据算法模型,通过MGM(1, n)灰色预测模型和BP神经网络模型预测了瓦斯体积分数。实际结果显示,瓦斯体积分数实测值与预测值的平均残差为0.019 3,证实了通风数据算法模型的可靠性,在实现数据高效利用的同时,为矿井进行危险防范提供了重要依据。