基于云计算的煤矿瓦斯浓度短期预测

刘晓悦; 刘婉晴; 郭强

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随着瓦斯浓度数据规模的不断扩增,目前已有的传统算法无法满足海量数据处理的要求。运用云计算在处理大数据集时的较强优势,首先在云平台下搭建了煤矿瓦斯浓度架构,提出了一种基于云计算的遗传优化Elman神经网络模型,并以唐山市某煤矿海量数据为基础进行实验。经验证,此算法在煤矿瓦斯浓度短期预测方面兼具高效性与可行性。

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来源
《控制工程》 |2018年第8期|1364-1369|共6页
作者
刘晓悦; 刘婉晴; 郭强;
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作者单位

华北理工大学电气工程学院;

河北大唐国际唐山热电有限责任公司;

华能邯峰电厂;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类矿井瓦斯;
关键词
煤矿; 瓦斯浓度; 预测; ELMAN神经网络; 遗传算法; 云计算;

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