Fuzzy prediction of the mine's ventilation structure's tunnel air volume

区间(图论) 体积热力学 数学 通风(建筑) 模糊逻辑 度量(数据仓库) 非线性系统 算法 计算机科学 数学优化 工程类 数据挖掘 人工智能 机械工程 热力学 物理 组合数学 量子力学
作者
Zhen Wang,Lei Shao,Yang Chen
出处
期刊:Expert Systems With Applications [Elsevier BV]
卷期号:231: 120843-120843
标识
DOI:10.1016/j.eswa.2023.120843
摘要

For the problem that it is difficult to accurately measure the air volume in the tunnel where the mine ventilation structure is located. Firstly, the tunnel air volume value is expressed by the interval number, and the air volume value of the tunnel where the ventilation structure is located is obtained by the law of nodal air balance. Then the interval number is transformed into a triangular fuzzy number to represent the tunnel air volume, the generalized induced ordered weighted average operator is introduced, the minimum-maximum closeness is used as the optimal quasi-measure, and the preference coefficient is introduced to transform the multi-objective nonlinear optimization problem into a single-objective optimization problem. And consider the temporal characteristics of the error series and the trend of the error value change for the error correction of air volume prediction error, and construct the interval combination type air volume fuzzy prediction model. Using the air volume data of a mine tunnel in Inner Mongolia, the example calculation of the model shows that the interval combination type prediction method can effectively improve the accuracy of air volume prediction in the tunnel of ventilation structures.

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