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基于GA-PSO-BP混合优化算法的矿井CO气体监测系统设计
被引量：
10
1
作者
索艳春
《矿业安全与环保》
北大核心
2022年第6期28-33,共6页
针对井下工作面复杂多变的温湿度环境及悬浮煤尘对矿井内CO气体监测精度的不利影响,提出了一种基于GA-PSO-BP混合优化算法的井下CO气体监测系统设计方案。该系统设计有9个样本采样节点,各节点感知端选用红外气体传感器,决策端通过基于...
针对井下工作面复杂多变的温湿度环境及悬浮煤尘对矿井内CO气体监测精度的不利影响,提出了一种基于GA-PSO-BP混合优化算法的井下CO气体监测系统设计方案。该系统设计有9个样本采样节点,各节点感知端选用红外气体传感器,决策端通过基于遗传算法和粒子群算法混合优化的BP神经网络算法对感知端进行复杂多变条件下的温湿度补偿。多次实验结果表明:相比应用广泛的BP神经网络算法和粒子群优化BP神经网络算法,使用混合优化BP神经网络(GA-PSO-BP)算法后9个测试样本节点返回监测中心的CO气体浓度最大误差不超过1.30%,满足井下气体监测精度需求。
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关键词
智能矿井
混合优化算法
遗传算法
粒子群算法
温湿度补偿
气体浓度误差
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职称材料
题名
基于GA-PSO-BP混合优化算法的矿井CO气体监测系统设计
被引量：
10
1
作者
索艳春
机构
中国煤炭科工集团太原研究院有限公司
山西天地煤机装备有限公司
煤矿采掘机械装备国家工程实验室
出处
《矿业安全与环保》
北大核心
2022年第6期28-33,共6页
文摘
针对井下工作面复杂多变的温湿度环境及悬浮煤尘对矿井内CO气体监测精度的不利影响,提出了一种基于GA-PSO-BP混合优化算法的井下CO气体监测系统设计方案。该系统设计有9个样本采样节点,各节点感知端选用红外气体传感器,决策端通过基于遗传算法和粒子群算法混合优化的BP神经网络算法对感知端进行复杂多变条件下的温湿度补偿。多次实验结果表明:相比应用广泛的BP神经网络算法和粒子群优化BP神经网络算法,使用混合优化BP神经网络(GA-PSO-BP)算法后9个测试样本节点返回监测中心的CO气体浓度最大误差不超过1.30%,满足井下气体监测精度需求。
关键词
智能矿井
混合优化算法
遗传算法
粒子群算法
温湿度补偿
气体浓度误差
Keywords
intelligent mine
hybrid optimization algorithm
genetic algorithm
particle swarm optimization algorithm
temperature and humidity compensation
gas concentration error
分类号
TD76 [矿业工程—矿井通风与安全]
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GA-PSO-BP混合优化算法的矿井CO气体监测系统设计
索艳春
《矿业安全与环保》
北大核心
2022
10
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参考文献
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