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公开(公告)号：CN112862266A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110066994.7
申请日：2021-01-19
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及基于模糊决策的煤矿事故应急预案评估模型构建方法，包括：建立评价等级分级标准集；设置评价指标集；确定每个煤矿事故数字化应急预案的隶属度矩阵；运用熵值法确定指标权重；计算一级指标模糊综合评价向量及对其进行归一化；引入中位数向量，逐一计算得出不同煤矿事故数字化应急预案应急处置能力的具体分值；根据损失函数值求出数字化预案事故风险损失函数所对应的概率；将所求的煤矿事故数字化应急预案应急处置能力具体分值与数字化预案事故风险损失函数所对应的概率相乘，得到最后的预案评价；本发明是对煤矿事故数字化应急预案进行一体化评估和评价，减少事故灾害，能为煤矿事故应急指挥辅助决策提供最佳的数字化预案。
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公开(公告)号：CN112862266B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110066994.7
申请日：2021-01-19
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及基于模糊决策的煤矿事故应急预案评估模型构建方法，包括：建立评价等级分级标准集；设置评价指标集；确定每个煤矿事故数字化应急预案的隶属度矩阵；运用熵值法确定指标权重；计算一级指标模糊综合评价向量及对其进行归一化；引入中位数向量，逐一计算得出不同煤矿事故数字化应急预案应急处置能力的具体分值；根据损失函数值求出数字化预案事故风险损失函数所对应的概率；将所求的煤矿事故数字化应急预案应急处置能力具体分值与数字化预案事故风险损失函数所对应的概率相乘，得到最后的预案评价；本发明是对煤矿事故数字化应急预案进行一体化评估和评价，减少事故灾害，能为煤矿事故应急指挥辅助决策提供最佳的数字化预案。
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公开(公告)号：CN113190535A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110067003.7
申请日：2021-01-19
Applicant: 云南卫士盾科技有限公司 , 昆明理工大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/2458 , G06N3/04 , E21F17/18
Abstract: 本发明涉及基于改进灰色‑长短期记忆神经网络组合模型的瓦斯浓度预测方法，包括：采集传感器数据、数据预处理、数据标准化、灰色预测模型的构建、改进灰色预测模型的构建、长短期记忆神经网络的构建、改进灰色—长短期记忆神经网络组合预测模型的构建，模型的检验，所述组合预测模型包括：利用指数型灰色作用量代替原有的静态灰色作用量对灰色预测模型进行改进构造出长短期记忆神经网络预测模型，利用集成学习的方法将改进灰色预测模型和长短期记忆神经网络相结合进而建立改进灰色—长短期记忆神经网络组合预测模型，并采用实际数据和评价指标进行考察组合模型的准确性。本发明能以高精度预测出瓦斯浓度序列。
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公开(公告)号：CN113190535B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110067003.7
申请日：2021-01-19
Applicant: 云南卫士盾科技有限公司 , 昆明理工大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/2458 , G06N3/0442 , E21F17/18
Abstract: 本发明涉及基于改进灰色‑长短期记忆神经网络组合模型的瓦斯浓度预测方法，包括：采集传感器数据、数据预处理、数据标准化、灰色预测模型的构建、改进灰色预测模型的构建、长短期记忆神经网络的构建、改进灰色—长短期记忆神经网络组合预测模型的构建，模型的检验，所述组合预测模型包括：利用指数型灰色作用量代替原有的静态灰色作用量对灰色预测模型进行改进构造出长短期记忆神经网络预测模型，利用集成学习的方法将改进灰色预测模型和长短期记忆神经网络相结合进而建立改进灰色—长短期记忆神经网络组合预测模型，并采用实际数据和评价指标进行考察组合模型的准确性。本发明能以高精度预测出瓦斯浓度序列。
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