本文主要研究内容
作者蔡逸伦,阳富强,刘晓霞（2019）在《硫化矿石自燃灾害预警的RBF神经网络模型及应用》一文中研究指出：为了科学准确地确定硫化矿石自燃灾害预警等级,进而为灾害防控提供决策,减少矿山损失。通过深入分析硫化矿石自燃典型案例,按照预警指标选取原则,从矿山生产人员、硫化矿石自燃倾向性、环境条件、管理水平等4个方面构建硫化矿石自燃灾害预警系统指标体系。运用RBF预警模型对硫化矿石自燃灾害预警等级进行预测,采用所选的21组样本数据完成了RBF神经网络的学习与训练。应用学习好的预警模型对江西某高硫矿山的硫化矿石自燃灾害预警等级进行预测。该矿山硫化矿石自燃灾害预警等级为III级,即自燃危险性一般,与该采场的实际状况相一致。通过现场案例验证了该模型的适用性,能应用于硫化矿石自燃灾害预警等级的预测,对类似灾害事件预警也有借鉴作用。
Abstract
wei le ke xue zhun que de que ding liu hua kuang dan zi ran zai hai yu jing deng ji ,jin er wei zai hai fang kong di gong jue ce ,jian shao kuang shan sun shi 。tong guo shen ru fen xi liu hua kuang dan zi ran dian xing an li ,an zhao yu jing zhi biao shua qu yuan ze ,cong kuang shan sheng chan ren yuan 、liu hua kuang dan zi ran qing xiang xing 、huan jing tiao jian 、guan li shui ping deng 4ge fang mian gou jian liu hua kuang dan zi ran zai hai yu jing ji tong zhi biao ti ji 。yun yong RBFyu jing mo xing dui liu hua kuang dan zi ran zai hai yu jing deng ji jin hang yu ce ,cai yong suo shua de 21zu yang ben shu ju wan cheng le RBFshen jing wang lao de xue xi yu xun lian 。ying yong xue xi hao de yu jing mo xing dui jiang xi mou gao liu kuang shan de liu hua kuang dan zi ran zai hai yu jing deng ji jin hang yu ce 。gai kuang shan liu hua kuang dan zi ran zai hai yu jing deng ji wei IIIji ,ji zi ran wei xian xing yi ban ,yu gai cai chang de shi ji zhuang kuang xiang yi zhi 。tong guo xian chang an li yan zheng le gai mo xing de kuo yong xing ,neng ying yong yu liu hua kuang dan zi ran zai hai yu jing deng ji de yu ce ,dui lei shi zai hai shi jian yu jing ye you jie jian zuo yong 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自有色金属工程的蔡逸伦,阳富强,刘晓霞，发表于刊物有色金属工程2019年07期论文，是一篇关于硫化矿石论文,自燃论文,神经网络论文,预警模型论文,有色金属工程2019年07期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自有色金属工程2019年07期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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