基于RS-ANN的通風系統可靠性預警系統

系統可靠性預警是度量系統運行狀態偏離可靠性指標界線的強弱程度,確定預警等級和做出決策警示的過程.筆者在對目前國內外有關系統預警方法的分析比較基礎上,針對礦井通風系統可靠性運行的實際狀況,應用了粗糙集(RS)理論和神經網絡(ANN)技術,提出了一種基于粗糙集-神經網絡(RS-ANN)的礦井通風系統可靠性預警方法:首先,建立了一套適合于礦井通風系統可靠性的預警指標體系;然后,利用人工神經網絡與粗糙集理論的優勢互補,以粗糙集作為前置處理系統優化指標結構,構建了基于RS-ANN的通風系統可靠性預警仿真模型,并應用該模型進行了實例驗證.其結果表明,該模型的仿真結論與基于ANN的結論十分吻合,訓練效率提高了 667倍.

作 者： 王洪德 閆善郁 Wang Hong-de Yan Shan-yu   作者單位： 大連交通大學環境科學與工程學院  刊 名： 中國安全科學學報  ISTIC PKU 英文刊名： CHINA SAFETY SCIENCE JOURNAL  年，卷(期)： 2005 15(5)  分類號： X93  關鍵詞： 通風系統   可靠性預警   指標體系   粗糙集(RS)   神經網絡(ANN)   預警實現  

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