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J-GLOBAL ID：201702284216699623   整理番号：17A0096574

BI-LWCA-ENN石炭とガス突出危険性予測に基づく。【JST・京大機械翻訳】

Prediction of Coal and Gas Outburst Risk Based on bi-LWCA-ENN

著者 (5件)： Fu Hua (College of Electrical and Control Engineering,Liaoning Technical University) ,  Si Nannan (College of Electrical and Control Engineering,Liaoning Technical University) ,  Lu Junjie (College of Electrical and Control Engineering,Liaoning Technical University) ,  Wang Yuhong (College of Electrical and Control Engineering,Liaoning Technical University) ,  Xu Yaosong (College of Electrical and Control Engineering,Liaoning Technical University)
資料名： Chuangan Jishu Xuebao  (Chuangan Jishu Xuebao)
巻： 29  号： 8  ページ： 1222-1228  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2450A  ISSN： 1004-1699  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 石炭とガス突出の予測精度を向上させるために,正確で信頼できるガス突出リスク予測を実現するために,二層狼群アルゴリズム(LWCA)最適化ELMANニューラルネットワークモデルを提案して,石炭とガス突出の二層LWCA-ENN予測モデルを確立した。石炭とガス突出のメカニズムと影響因子を分析し、関連データサンプルを抽出し、安定した特徴部分集合を特徴ベクトル訓練モデルとし、アルゴリズムはELMANニューラルネットワークの重み、閾値を最適化する。本論文では,BI-LWCA-ENNアルゴリズムに基づく予測モデルを確立し,鉱山監視データと結合して事例解析を行った。実験結果は以下を示す。石炭とガス突出のBI-LWCA-ENNモデルは安定性が良く、収束速度が速く、効果的にガス突出危険性予測を実現した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  予測モデル ,  ニューラルネットワーク ,  最適化 ,  部分集合 ,  *石炭
準シソーラス用語： 収束速度 ,  事例分析 ,  特徴ベクトル ,  影響因子 ,  神経回路網モデル ,  二層 ,  危険予測 ,  予測精度 ,  *ガス突出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： coal and gas outburst ,  bi-wolves colony algorithm ,  Elman neural network ,  feature selection

分類 (2件)： 電動機  (NB07030U) ,  電気式制御機器  (IC02020Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： 石炭 ,  ガス突出 ,  危険性 ,  予測