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深度学习在瓦斯抽采监控系统中的应用
  • 36
  • 作者

    徐好芹

  • 单位

    洛阳科技职业学院

  • 摘要
    瓦斯抽采效果是瓦斯防护成败的关键，在构建瓦斯抽采监控系统整体结构及功能的基础上，对表征瓦斯抽采效果的影响因素进行分类与层次构建，建立瓦斯抽采效果评价指标体系。采用深度学习方法对采集数据进行处理与分析，基于卷积网络构建瓦斯抽采效果的评价模型，确定数据分析与评价方法，仿真结果显示，深度学习得到的评价结果与实际抽采效果拟合误差在0.1以内，由此可知，深度学习可被用于瓦斯抽采效果评价中。
  • 关键词

    瓦斯抽采评价指标体系效果评价深度学习卷积神经网络

  • 基金项目(Foundation)
    河南省高等学校重点科研资助项目（22A880015）；河南省高等职业学校青年骨干教师培养计划资助项目（2020GZGG027）；
  • 文章目录
    0前言
    1 瓦斯抽采监控系统设计
    2 瓦斯抽采评价指标体系研究
    3 基于深度学习的瓦斯抽采评价模型研究
    4 仿真分析
    5 结语
  • 引用格式
    徐好芹.深度学习在瓦斯抽采监控系统中的应用[J].煤炭技术,2023,42(09):200-202.DOI:10.13301/j.cnki.ct.2023.09.040.
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