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建立了煤矿风险预警指标体系,提出基于BP神经网络和D—S证据理论的煤矿风险预警模型。通过多个BP神经网络输出结果构造证据理论的基本可信度分配(BPA),可以克服BPA传统构造方法带来的主观因素影响,也可以解决单一BP神经网络输出的不稳定问题。实例分析和仿真表明,该模型预警结果准确可靠。
基于神经网络和证据理论的煤矿风险预警模型
【摘 要】
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建立了煤矿风险预警指标体系,提出基于BP神经网络和D—S证据理论的煤矿风险预警模型。通过多个BP神经网络输出结果构造证据理论的基本可信度分配(BPA),可以克服BPA传统构造方
【机 构】
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山东科技大学资源与环境工程学院,济宁矿业集团公司
【出 处】
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矿业安全与环保
【发表日期】
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2011年01期
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