申请/专利权人：东北大学

申请日：2022-12-05

公开（公告）日：2023-05-26

公开（公告）号：CN116167488A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06N3/08;G06N3/048;G06N3/006;G06F17/10

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.06.13#实质审查的生效;2023.05.26#公开

摘要：本发明公开了一种地下非煤矿山炮采后人员重返工作面所需时间的预测方法,涉及矿山安全预测技术领域，首先建立人员重返工作面时间与巷道、风筒、炸药、气体四个方面相关指标的负反馈神经网络关系模型，并对负反馈神经网络初始模型进行配置；多渠道收集样本数据；对负反馈神经网络的权重与偏置进行全局优化，得到允许误差内的炮采后人员重返工作面时间的预测模型；对得到的该预测模型进行训练与测试；决策人员利用炮采后人员重返工作面时间的预测模型预测结果并指导相关工作人员重新返回工作面继续作业。本发明实现了对炮采后人员重返工作面时间的智能精准预测，有效提升预测结果的精度与速度，预测结果更为科学有效，提高预测结果的可靠性。

主权项：1.地下非煤矿山炮采后人员重返工作面所需时间的预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤一，建立人员重返工作面时间与巷道、风筒、炸药、气体四个方面相关指标的负反馈神经网络关系模型，并对负反馈神经网络初始模型进行配置；步骤二，多渠道收集样本数据，将其中80％的样本数据用于负反馈神经网络初始模型的训练，20％的样本数据用于负反馈神经网络初始模型的测试；步骤三，基于原子搜寻优化算法对负反馈神经网络的权重与偏置进行全局优化，得到允许误差内的最优权值与偏置；步骤四，根据所得到的最优权重与偏置进行炮采后人员重返工作面时间的预测模型的训练与测试，得到炮采后人员重返工作面时间的预测模型；步骤五，决策人员结合现场实际情况给定各影响指标的数值，利用炮采后人员重返工作面时间的预测模型预测结果并指导相关工作人员重新返回工作面继续作业。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东北大学 地下非煤矿山炮采后人员重返工作面所需时间的预测方法

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