基于神经网络的煤矿安全监控系统优化研究

针对国内煤矿安全监控系统在数据处理与综合诊断方面存在的问题，通过分析GRNN神经网络的结构及原理，以井下瓦斯浓度预测为例，建立预测模型的时间轨迹。通过Matlab工具箱，以采掘工作面回风巷的瓦斯浓度数据与光滑因子为参数，确定当光滑因子为0.125时，模型均方根误差符合目标要求，并通过测试样本验证模型的预测准确度，证明系统具有较强的预警识别能力，进一步优化了煤矿安全监控系统。     

浅析煤矿安全管理系统及功能

安全管理体系是将煤矿生产中的调度系统、计算机系统以及办公自动化系统等全部整合到一起,具有用户管理、在线监控与管理、瓦斯浓度监测与管理、报警及管理、人员定位与管理等功能。