国家自然科学基金(51374121)
- 作品数：54 被引量：305H指数：11
- 相关作者：贾进章毕建武何保李振南董晓雷更多>>
- 相关机构：辽宁工程技术大学教育部煤科集团沈阳研究院有限公司更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：矿业工程环境科学与工程经济管理化学工程更多>>
- 基于PCA-ABBP强分类器的矿区采空塌陷危险性预测
- 2016年
- 为了准确、快速地预测矿区采空塌陷危险性,针对矿区采空塌陷影响因素之间存在信息重叠以及利用单一BP神经网络进行预测时存在的局部极值等问题,提出了一种PCA-ABBP强分类器模型。以北京西山某地的24组采空塌陷数据为样本,选取了采空区空间叠置层数等7个变量作为矿区采空塌陷的影响因素,以前17组数据作为训练样本,建立基于PCA-ABBP强分类器的矿区采空塌陷危险性预测模型。利用该模型对后7组数据进行预测,预测结果与实际完全相符,而单一BP神经网络预测的平均误差为17.14%,验证了所提出模型的有效性和可靠性。
- 李旭刘剑
- 关键词：BP神经网络采空区
- 基于PCA-KFDA的煤矿火区启封复燃预测
- 2016年
- 为准确、快速地对煤矿火区启封是否复燃进行预测,针对煤矿火区启封复燃参数之间信息重叠和非线性的问题,提出一种PCA-KFDA煤矿火区启封复燃预测方法。结合我国典型矿井火区启封实例,选取煤自燃倾向、φ(C_2H_2)、φ(CO)、φ(CO_2)、φ(C_2H_4)和φ(O_2)(φ表示气体在空气中的体积分数)作为煤矿火区启封复燃预测的影响因素,建立煤矿火区启封复燃预测的PCA-KFDA模型。利用该模型进行实际预测,预测结果与实际情况完全吻合。而利用Fisher判别模型、神经网络模型、Logistic模型进行预测均出现不同程度的误差,验证了本文提出模型的有效性和准确性。
- 田少波卢国斌
- 关键词：火区启封主成分分析核FISHER判别分析
- 基于网络层次分析-灰色聚类法的高层建筑火灾风险分析被引量：20
- 2020年
- 为了探索高层建筑火灾的众多影响因素,降低城市火灾的风险等级,针对高层建筑火灾影响因素相互关联及因素信息不确定的问题,将定性描述与定量计算相结合,提出了一种基于网络层次分析–灰色聚类法的高层建筑火灾风险评价方法。结合调查研究和相关法律法规建立了高层建筑火灾风险评价指标体系,据此确定了目标层因素、5个准则层因素和23个网络层因素,利用Super Decision软件的[Design]、[Cluster]、[Node]、[Node conations from]、[priorities]等功能构建了高层建筑火灾网络层次分析模型并计算各指标的权重。运用灰色聚类方法处理指标中不确定和不完整的信息,确定了灰类、阈值和风险等级,构建了相应的白化权函数,聚类分析出评价目标所属的风险等级。利用提出的方法确定沈阳某高层建筑火灾的风险等级为"较安全状态",与传统的模糊综合评价结果一致,表明该方法合理可行。其中火灾自动报警系统、周边救援、逃生规划路线和管理水平4个风险因素需重点关注,同时针对安全疏散能力和安全管理能力等薄弱环节提出了相应对策。
- 贾进章陈怡诺
- 关键词：安全工程高层建筑火灾网络层次分析灰色聚类法
- 不同类型管道内瓦斯爆炸冲击波传播试验研究被引量：19
- 2018年
- 为探究不同类型管道内瓦斯爆炸冲击波传播规律,利用L型、T型和十字型试验管道模拟井下巷道结构,采用瓦斯燃烧爆炸测试系统进行瓦斯爆炸模拟试验,监测管道内不同位置的压力值,研究不同类型管道内瓦斯爆炸冲击波在转弯和分岔结构前后的压力变化规律。试验发现：L型管道转弯处外侧管壁爆炸冲击波压力峰值最高;T型和十字型管道的分岔结构可以降低L型管道转弯处的压力峰值,且T型分岔结构的降低效果更好;L型、T型和十字型管道对冲击波压力的衰减效果依次增强。
- 赵丹赵丹潘竞涛潘竞涛
- 关键词：瓦斯爆炸冲击波监测点
- 基于PCA-EBP神经网络的煤炭物流成本预测被引量：3
- 2016年
- 为了科学、准确地对煤炭物流成本进行预测,针对煤炭物流成本影响因素之间存在信息重叠以及BP神经网络对多噪声样本和小样本问题预测结果较差等问题,提出了一种PCA-EBP神经网络模型。将所建立的模型用于内蒙古SH煤炭生产企业煤炭物流成本实际预测。结果表明:模型最大误差为1.748%,最小误差为0.0728%,平均误差为0.972%,均好于径向基神经网络(RBF)和支持向量回归机(SVR),预测精度较高,能够满足煤炭物流成本预测的实际需求,验证了所提出模型的有效性和可靠性。
- 王丽娟李欣雨
- 关键词：主成分分析BP神经网络
- MRA-RBF神经网络组合算法的煤矿材料成本预测被引量：3
- 2017年
- 为解决煤矿材料成本预测存在的问题.将多元回归模型和RBF神经网络相结合,建立了煤矿材料成本预测的MRA-RBF耦合模型.从自然因素、技术因素、管理因素等方面选取8个变量建立煤矿成本预测指标体系.对实际煤矿材料成本进行预测分析.结果表明:MRA-RBF耦合模型预测最大误差为10.795 145 2%,平均误差为5.459 71%,最小误差仅为0.344 581 7%,预测效果较好,预测精度与单一MRA模型及RBF神经网络相比有了较大提高.验证了所提出模型的科学性、准确性,说明将线性拟合算法(MRA)和非线性拟合算法(RBF)结合起来用于煤矿材料成本预测是一种较为优越的算法,为煤矿材料成本预测及控制提供一种新的方法.
- 王乐任海芝
- 关键词：RBF神经网络成本控制
- 舒兰街矿区煤层煤质特征及洁净等级划分被引量：2
- 2018年
- 为了高效清洁利用舒兰街矿区煤炭,基于舒兰街矿区地质概况、含煤地层特征及煤的物化性质,对矿区煤的煤质特征进行工业分析,确定煤的类型、工业性能和用途,根据最新煤炭资源潜力评价提出的煤炭洁净等级6级划分方案,选取灰分、硫分为主要评价因子对矿区煤的洁净等级进行初步划分。结果表明,矿区煤的宏观煤岩组分以暗煤为主,显微煤岩组分以镜质组为主;矿区煤属中高灰、特低硫、特高挥发分、低发热量的长焰煤;矿区原煤总体洁净等级为Ⅵ级,属差洁净煤,精煤总体洁净等级为Ⅲ级,属较好洁净煤。由于矿区煤发热量低、焦油产率较高、煤灰软化温度和流动温度较高,且经分选后煤炭质量和洁净等级明显增加,可作为动力用煤、气化用煤和炼油用煤原料,经济价值较大。
- 何保李振南李茂丰姜再富
- 关键词：煤质特征工艺性能
- 基于主成分回归分析的煤炭物流成本预测研究被引量：7
- 2015年
- 煤炭物流成本预测是煤炭物流成本管理中极为重要的环节。为了克服煤炭物流成本变量体系之间的多重共线问题,增加多元回归模型预测精度,将主成分分析与多元回归分析相结合提出了煤炭物流成本主成分回归预测模型。以鄂尔多斯某煤炭生产企业为研究对象,本着全面性和可度量性的原则对变量指标进行选取,并以该公司20组月度物流成本数据为研究对象,建立了煤炭物流成本预测主成分回归预测模型,模型拟合效果较好,预测最大误差为2.798%,最小误差仅为1.134%,与实际成本非常接近,验证了模型的可靠性和准确性。
- 陈龙涛路世昌邰晓红李洪萱
- 关键词：主成分分析
- 基于SAGA-FCM的煤与瓦斯突出预测方法被引量：5
- 2016年
- 为提高模糊C-均值聚类(Fuzzy C-Means Clustering Algorithm,FCM)算法在煤与瓦斯突出预测中的准确度,提出一种将模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm,SA)与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)相结合用于模糊C-均值聚类分析的煤与瓦斯突出预测方法。该方法综合了模拟退火算法全局搜索、高精度的优点和遗传算法强大的空间搜索能力,将经遗传模拟退火算法优化后的初始值赋给FCM,避免了由于聚类中心初始值选择不当造成FCM算法收敛到局部极小点上。结合典型突出矿井数据进行分析,结果表明:遗传模拟退火算法优化后的FCM算法较单一,预测准确度高。
- 李心杰贾进章李兵
- 关键词：模糊C-均值聚类算法遗传算法模拟退火算法煤与瓦斯突出
- 煤矿掘进巷道内瓦斯爆炸冲击波的超压预测被引量：3
- 2017年
- 运用爆炸相似理论,在无限空间中炸药爆炸冲击波的超压规律基础上,考虑瓦斯浓度、巷道截面积、冲击波传播距离、混合物体积等因素,建立了煤矿掘进巷道内瓦斯爆炸冲击波的超压预测模型。根据一定的实验数据,拟合出超压与瓦斯浓度、冲击波传播距离,以及与瓦斯—空气混合物体积之间的关系。通过实例对该模型进行验证,结果表明模型预测数据与实验数据比较吻合。
- 刘涛刘涛
- 关键词：煤矿掘进巷道瓦斯爆炸冲击波超压
