基于RS-ANN的通風系統(tǒng)可靠性預警系統(tǒng)

系統(tǒng)可靠性預警是度量系統(tǒng)運行狀態(tài)偏離可靠性指標界線的強弱程度,確定預警等級和做出決策警示的過程.筆者在對目前國內(nèi)外有關系統(tǒng)預警方法的分析比較基礎上,針對礦井通風系統(tǒng)可靠性運行的實際狀況,應用了粗糙集(RS)理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)技術,提出了一種基于粗糙集-神經(jīng)網(wǎng)絡(RS-ANN)的礦井通風系統(tǒng)可靠性預警方法:首先,建立了一套適合于礦井通風系統(tǒng)可靠性的預警指標體系;然后,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡與粗糙集理論的優(yōu)勢互補,以粗糙集作為前置處理系統(tǒng)優(yōu)化指標結構,構建了基于RS-ANN的通風系統(tǒng)可靠性預警仿真模型,并應用該模型進行了實例驗證.其結果表明,該模型的仿真結論與基于ANN的結論十分吻合,訓練效率提高了 667倍.

作 者： 王洪德 閆善郁 Wang Hong-de Yan Shan-yu   作者單位： 大連交通大學環(huán)境科學與工程學院  刊 名： 中國安全科學學報  ISTIC PKU 英文刊名： CHINA SAFETY SCIENCE JOURNAL  年，卷(期)： 2005 15(5)  分類號： X93  關鍵詞： 通風系統(tǒng)   可靠性預警   指標體系   粗糙集(RS)   神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)   預警實現(xiàn)  

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