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J-GLOBAL ID：201702229725088317   整理番号：17A1875590

石炭とガス突出危険性予測のSαS-PNNモデルと応用【JST・京大機械翻訳】

SαS-PNN Model for Forecast of Coal and GasOutburst Risk and Its Application

著者 (7件)： Wang Jiaxin (昆明理工大学国土資源工程学院,昆明,650093) ,  Zhou Zonghong (昆明理工大学国土資源工程学院,昆明,650093) ,  Zhang Jihua (淮陰工学院 建筑工程学院,江蘇 淮安,223001) ,  Yu Yangxian (昆明理工大学国土資源工程学院,昆明,650093) ,  Li Chunyang (昆明理工大学国土資源工程学院,昆明,650093) ,  Long Gang (昆明理工大学国土資源工程学院,昆明,650093) ,  Liu Qing (中国lv業遵義yang化lv有限公司,貴州 遵義,563155)
資料名： Chuangan Jishu Xuebao  (Chuangan Jishu Xuebao)
巻： 30  号： 7  ページ： 1112-1118  発行年： 2017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： より高い精度の石炭とガス突出の予測は,炭鉱の安全生産のための必要条件と保証である。石炭とガス突出の危険性に対する迅速、正確、動的予測を実現するために、石炭とガス突出の多種の影響要素を考慮した。改良した確率的ニューラルネットワーク(PNN)石炭とガス突出予測モデルを提案した。最初に,対称性アルファ安定分布(SαS)を導入して,SαSはより多くの数学的表現を有して,それらの放射状対称性特性は,PNNサンプル層におけるガウス分布として使用することができた。SαSに基づいて,石炭とガス突出の危険性予測のためのSαS-PNNモデルを確立した。SαS-PNNモデルを,国内の26の典型的な坑井の石炭とガス突出危険度の予測に適用した。予測結果は以下を示した。3つの異なる訓練とテストの下でSαS-PNNモデルは依然として良好な予測効果があり、その誤判定率はそれぞれ7.69%、11.54%と15.38%であった。これらの結果は,このモデルが石炭採掘と石炭ガス突出の危険性予測のための可能な方法を提供することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 坑井 ,  安全性 ,  正規分布 ,  予測モデル ,  対称性 ,  *石炭 ,  必要条件 ,  採炭 ,  *予測 ,  石炭ガス ,  炭鉱
準シソーラス用語： 確率的ニューラルネットワーク ,  *ガス突出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Alpha stable distribution(SαS) ,  Gaussian distribution ,  probabilistic neural network ,  coal and gas outburst ,  forecast

分類 (1件)： 坑井掘さく  (UA09020B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 石炭 ,  ガス突出 ,  危険性 ,  予測 ,  モデル ,  応用