【摘 要】
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随着矿井开采深度的增加,矿井井底风流温度的预测分析对矿井生产具有重要意义。通过分析影响井底风温的主要因素：地面大气压力、入风温度、入风含湿量以及井筒深度,建立了一种
【机 构】
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辽宁工程技术大学安全科学与工程学院,矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（51274115）资助
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随着矿井开采深度的增加,矿井井底风流温度的预测分析对矿井生产具有重要意义。通过分析影响井底风温的主要因素：地面大气压力、入风温度、入风含湿量以及井筒深度,建立了一种新的T-S模糊神经网络模型,利用MATLAB模拟实现了对井筒的井底风温预测分析。通过实例验证了该方法的可行性,结果表明该方法相比BP神经网络收敛速度快,预测精度高,拟合能力强,符合现场工程应用的需要。
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