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- [发明专利]一种智能识别地下矿井送风装置-CN202310347845.7在审
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王珏;蒋诚;曹霁;余师漩
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辽宁工程技术大学
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2023-04-03
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2023-10-24
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E21C35/24
- 本发明公开了一种智能识别地下矿井送风装置,涉及地下矿井技术领域,包括采煤机,所述采煤机的顶部设置有安装座,该智能识别地下矿井送风装置,通过设置有检测箱、限位槽与卡柱,使得检测箱放置在安装座的顶部,使得限位块插入至限位槽内部,然后操作人员转动螺纹轴,使得移动板推动顶柱下移,使得顶柱的弧面端与连接块的弧面端相接触,使得顶柱的外侧推动连接块移动,使得连接块推动卡柱的一端插入至卡槽内部,将检测箱固定在采煤机上,使得本装置可以随着采煤机进行移动,从而跟着采煤机进行工作,对工作范围内的工人位置进行锁定,检测附近的温度以及空气质量,通过信号发射器发出控制信号,控制附近的制冷换气设备启动。
- 一种智能识别地下矿井送风装置
- [发明专利]一种基于LLE-WAP-BP网络模型的瓦斯涌出量预测方法-CN202210326634.0在审
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姜杉杉;贾进章
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辽宁工程技术大学
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2022-03-30
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2023-10-24
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G06Q10/04
- 本发明提出一种基于LLE‑WAP‑BP网络模型的瓦斯涌出量预测方法,该方法采用局部线性嵌入算法(LLE算法)将原始输入数据进行降维处理,在LLE算法参数设置过程中进行了四轮的对比实验,得出最佳参数值。经过狼群算法、粒子群算法、防碰撞算法的三组对比实验选出最佳算法。利用狼群算法(WAP算法)对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化处理。其目的是为了避免BP神经网络陷入局部最优和收敛速度慢等问题。选取某煤矿瓦斯监测数据代入LLE‑WAP‑BP预测模型中进行数据分析,并将原数据代入BP预测模型、GA‑BP预测模型和WAP‑BP预测模型进行对比实验。实验结果表明,LLE‑WAP‑BP预测模型与真实值的拟合程度最好,平均绝对误差、平均相对误差、平均相对变动值、均方误差最低,可以更有效地对矿井瓦斯涌出量进行准确预测,应用范围更广。
- 一种基于llewapbp网络模型瓦斯涌出预测方法
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