基于BP神经网络的矿井通风系统可靠性预测系统

摘要

为了解决目前通风系统信息采集时效性差,故障发生时系统无反馈,导致灾难出现前无有效抑制措施,造成人员以及财产的损失.本文在BP神经网络基础上,通过采集风量、温度等数据,建立神经网络算法与通风预测系统的实际结合,将采集的数据以神经元的形式传递至隐含层中,进而对比输出系统的预测状态,保障了系统的故障自查以及故障抑制能力,从根本上保证了矿井的生产以及运转安全.