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基于小波神經網絡礦山安全的評價模型

文檔作者: 郭亞軍1 張士昌1 2        文檔來源: 1.東北大學工商管理學院 2.山東交通學院
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更新時間: 2013年07月01日
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煤礦是一個多工序、多環(huán)節(jié)、生產過程復雜、時空變化大、環(huán)境惡劣的生產企業(yè),其安全系統(tǒng)是一典型的非線性系統(tǒng),對礦山進行安全評價是當前安全管理中的一個重要環(huán)節(jié)。采用由伸縮和平移因子決定的小波基函數代替Sigmol‘d等傳遞函數,選用23項指標作為輸入節(jié)點,建立礦山安全的小波神經網評價模型,該模型可自動確定網絡參數,避免了傳統(tǒng)神經網絡需要人為干預網絡結構參數的不足。實例分析表明,提出的wNN網絡的評價絕對誤差平均為0.425%,而BP網絡評價絕對誤差平均為3.1%。這說明,wNN網絡泛化能力遠好于BP網絡,該模型具有重要的應用價值。

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