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针对隧道时变性与不确定性,提出一种基于BP神经网络预测风机频率的算法,通过频率预测开启风机,实现隧道通风自动化。在此算法基础上,运用MIV算法筛选有意义的输入参数。结果表明,经MIV算法优化后,BP神经网络算法预测风机频率有较高精确性,符合风机在隧道的运行特性,可应用于隧道通风。
基于MIV特征筛选与BP神经网络的施工隧道通风控制算法
【摘 要】
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针对隧道时变性与不确定性,提出一种基于BP神经网络预测风机频率的算法,通过频率预测开启风机,实现隧道通风自动化。在此算法基础上,运用MIV算法筛选有意义的输入参数。结果
【机 构】
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河南理工大学能源科学与工程学院,河南理工大学电气工程与自动化学院
【出 处】
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软件导刊
【发表日期】
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2018年6期
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