基于小波分析与BP神经网络的矿井瓦斯浓度预测

"该文主要讨论的是矿井工作面瓦斯浓度预测算法，结合小波分析和BP神经网络，以提高预测精度。文中提到的方法在短期内预测瓦斯浓度展现出良好的效果，并通过具体的数据展示了预测值与实际值的比较。此外，文章还引用了多个相关研究，涉及瓦斯检测技术、无线传感器网络在煤矿安全监控中的应用，以及基于不同理论的瓦斯涌出量预测。" 文章中提及的知识点如下： 1. 空气动力系统：虽然标题未直接涉及空气动力系统，但在描述中提到了它的工作原理和常见故障处理，这通常是指在防爆胶轮车上用于提供压缩空气的动力系统，可能包括空压机、储气罐和相关的控制元件。 2. 故障分析与排除：针对空气动力系统，文章可能阐述了如压缩机过热、压力不足或控制系统故障等问题，分析了它们的成因，并提供了相应的解决策略，例如增加温度传感器来预防过热导致的车辆自动熄火。 3. 小波分析：这是一种数学工具，用于信号处理，特别是滤波和去噪。在矿井瓦斯浓度预测中，小波分析能够提取信号的关键特征，去除噪声，为后续的预测提供更纯净的数据。 4. BP神经网络：这是一种用于非线性系统建模和预测的机器学习模型。在文中，BP神经网络被用来拟合和预测瓦斯浓度变化，能适应矿井环境中的复杂非线性关系。 5. 预测精度：文中通过比较预测值和实际值的相对误差，评估了预测算法的准确性。较小的误差表明预测算法的性能良好，特别是在短期内的瓦斯浓度预测。 6. 系统优化：通过增加输入节点数量，可以提高神经网络的预测精度，使模型更能精确反映瓦斯浓度的变化趋势。 7. 参考文献：列举的相关研究涵盖了基于单片机的瓦斯检测报警系统设计、无线传感器网络的煤矿瓦斯监测、非线性系统神经网络预测控制的进展，以及基于支持向量机的瓦斯涌出量预测，这些都反映了当前在矿井安全领域的研究热点和技术应用。 8. 作者简介与研究领域：赵爱蓉的研究领域包括计算机应用、计算机教育和计算机专业建设，这表明本文是基于扎实的计算机科学背景进行的矿井瓦斯预测研究。 通过以上分析，我们可以看出该文主要关注的是矿井安全中的瓦斯浓度预测技术，特别是如何利用小波分析和BP神经网络提高预测的准确性和及时性，从而保障煤矿作业的安全。同时，也强调了对空气动力系统故障的预防和处理。