基于RS-ANN的通风系统可靠性预警系统
系统可靠性预警是度量系统运行状态偏离可靠性指标界线的强弱程度,确定预警等级和做出决策警示的过程.笔者在对目前国内外有关系统预警方法的分析比较基础上,针对矿井通风系统可靠性运行的实际状况,应用了粗糙集(RS)理论和神经网络(ANN)技术,提出了一种基于粗糙集-神经网络(RS-ANN)的矿井通风系统可靠性预警方法:首先,建立了一套适合于矿井通风系统可靠性的预警指标体系;然后,利用人工神经网络与粗糙集理论的优势互补,以粗糙集作为前置处理系统优化指标结构,构建了基于RS-ANN的通风系统可靠性预警仿真模型,并应用该模型进行了实例验证.其结果表明,该模型的仿真结论与基于ANN的结论十分吻合,训练效率提高了 667倍.
作 者： 王洪德 闫善郁 Wang Hong-de Yan Shan-yu 作者单位： 大连交通大学环境科学与工程学院 刊 名： 中国安全科学学报 ISTIC PKU 英文刊名： CHINA SAFETY SCIENCE JOURNAL 年，卷(期)： 2005 15(5) 分类号： X93 关键词： 通风系统 可靠性预警 指标体系 粗糙集(RS) 神经网络(ANN) 预警实现