基于云计算的煤矿瓦斯浓度短期预测
来源期刊：控制工程2018年第8期
论文作者：刘晓悦 刘婉晴 郭强
文章页码：1364 - 1369
关键词：煤矿;瓦斯浓度;预测;Elman神经网络;遗传算法;云计算;
摘 要：随着瓦斯浓度数据规模的不断扩增,目前已有的传统算法无法满足海量数据处理的要求。运用云计算在处理大数据集时的较强优势,首先在云平台下搭建了煤矿瓦斯浓度架构,提出了一种基于云计算的遗传优化Elman神经网络模型,并以唐山市某煤矿海量数据为基础进行实验。经验证,此算法在煤矿瓦斯浓度短期预测方面兼具高效性与可行性。
刘晓悦1，刘婉晴1,2，郭强3
1. 华北理工大学电气工程学院2. 河北大唐国际唐山热电有限责任公司3. 华能邯峰电厂
摘 要：随着瓦斯浓度数据规模的不断扩增,目前已有的传统算法无法满足海量数据处理的要求。运用云计算在处理大数据集时的较强优势,首先在云平台下搭建了煤矿瓦斯浓度架构,提出了一种基于云计算的遗传优化Elman神经网络模型,并以唐山市某煤矿海量数据为基础进行实验。经验证,此算法在煤矿瓦斯浓度短期预测方面兼具高效性与可行性。
关键词：煤矿;瓦斯浓度;预测;Elman神经网络;遗传算法;云计算;
