【摘 要】
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分析了煤矿瓦斯事故危险源和案例推理的本质,介绍了基于超限学习机ELM模型的预警方法和步骤。以煤矿瓦斯事故为例,讨论了特征变量与特征参数的选择问题,分析了基于ELM模型在
【机 构】
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重庆电子工程职业学院,中煤科工集团重庆研究院有限公司
【基金项目】
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重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJ112202)
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分析了煤矿瓦斯事故危险源和案例推理的本质,介绍了基于超限学习机ELM模型的预警方法和步骤。以煤矿瓦斯事故为例,讨论了特征变量与特征参数的选择问题,分析了基于ELM模型在事故预警案例推理中的应用合理性。以支持向量机SVM与BP神经网络模型为参照,仿真实验结果对比表明,基于ELM模型的预警准确率高于BP神经网络模型和SVM模型,验证了ELM模型在早期事故预警中的准确性,认为ELM模型应用于煤矿安全生产早期事故预警是可行的。
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