基于rs-ann的煤矿安全控制

？针对目前煤矿安全管理的现状，提出利用粗集-神经网络对煤矿安全进行控制.模型在基于人-机-环境理论基础上，全面分析了影响煤矿安全的因素，利用基于蚁群算法的粗糙集属性约简对安全因素进行分析.将粗糙集方法融入神经网络实现优势融合可以去掉冗余输入信息、减小神经网络构成系统的复杂性.提高容错及抗干扰的能力.在此基础上，利用人工神经网络的预测功能，预测影响煤矿安全的关键因素，并根据预测结果提出有针对性的安全技术措施加以防范.用同一组数据比较该方法与典型bp网络的预测效果，结果表明该方法明显优于bp网络.