神经网络与遗传算法在煤矿智能监控系统中的预测模型研究

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神经网络与遗传算法在煤矿智能监控系统中的预测模型研究

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毕业论文范文题目：神经网络与遗传算法在煤矿智能监控系统中的预测模型研究，论文范文关键词：神经网络与遗传算法在煤矿智能监控系统中的预测模型研究
神经网络与遗传算法在煤矿智能监控系统中的预测模型研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：煤矿智能监控网络系统需要解决的关键问题是：如何及时、准确的预测出煤矿井下温度、湿度、以及瓦斯和一氧化碳浓度等一系列参数在井下各个工作面的分布情况及变化趋势。本论文对人工神经网络和遗传算法，尤其是BP神（文章此处忽略..）经网络与遗传算法相结合的理论及使用条件进行了分析研究，在此基础上提出了一个基于神经网络和遗传算法的煤矿智能监控网络系统。该系统通过以遗传算法优化后的人工神经网络的自学习功能来对煤矿井下温度、湿度、以及（文章此处忽略..）瓦斯和一氧化碳浓度等一系列参数进行预测；以重庆天府矿务局磨心坡等矿多年来的实测数据为学习模型样本集，建立煤矿智能监控系统的数学模型，结合MATLAB仿真，对该矿部分工作面的瓦斯涌出量进行了预测；并利用（本文此处忽略..）已有源代码编程和预测管理软件实现了整个系统的智能化管理。仿真及实验结果表明：由于此数学模型是将神经网络和遗传算法相结合应用在井下的监控系统中，因此即克服了神经网络容易陷入局部最小误差的缺点，又利用了神（文章此处忽略..）经网络本身强大的人工智能；该模型不仅为煤矿监控系统管理提供了一种新方法和新思路，同时也为解决不确定性信息处理问题提供了一种新的尝试和手段；该模型学习功能强大，精度较高，实用性强，具有很好的推广价值。

以上为本篇毕业论文范文神经网络与遗传算法在煤矿智能监控系统中的预测模型研究的介绍部分。

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