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基于HHT-WNN的供热通风冷水机组故障自动化检测系统
1
作者 王孝国 李艳娟 +1 位作者 马亮 马辉彬 《电子设计工程》 2025年第22期98-102,108,共6页
为可靠掌握供热通风冷水机组运行状态,设计基于希尔佰特-黄变换-小波神经网络(HilbertHuangTranform-WaveletNeuralNetwork,HHT-WNN)的供热通风冷水机组故障自动化检测系统。该系统通过下位机实时采集机组信号,利用HHT算法对信号进行经... 为可靠掌握供热通风冷水机组运行状态,设计基于希尔佰特-黄变换-小波神经网络(HilbertHuangTranform-WaveletNeuralNetwork,HHT-WNN)的供热通风冷水机组故障自动化检测系统。该系统通过下位机实时采集机组信号,利用HHT算法对信号进行经验模态分解和希尔伯特变换以获取信号的二维时频图,随后采用WNN对时频图进行故障自动化检测。测试结果显示,该系统能够依据相关系数有效获取信号的有效模态分量,并生成信号的时频图;成功检测出制冷剂泄漏、蒸发器水流量不足等典型故障,实现供热通风冷水机组各类故障的自动化检测,为后续运维管理提供可靠依据。 展开更多
关键词 HHT-wnn 供热通风 冷水机组 故障自动化检测 有效模态分量 二维时频图
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基于相似日和WNN的光伏发电功率超短期预测模型 被引量：15
2
作者 宋人杰 刘福盛 +1 位作者 马冬梅 王林 《电测与仪表》 北大核心 2017年第7期75-80,共6页
光伏发电功率预测对提高并网后电网的稳定性及安全性具有重要意义。文章提出一种基于相似日和小波神经网络(WNN)的光伏功率超短期预测方法。首先利用光伏发电系统的历史气象信息建立气象特征向量,通过计算灰色关联度寻找到合适的相似历... 光伏发电功率预测对提高并网后电网的稳定性及安全性具有重要意义。文章提出一种基于相似日和小波神经网络(WNN)的光伏功率超短期预测方法。首先利用光伏发电系统的历史气象信息建立气象特征向量,通过计算灰色关联度寻找到合适的相似历史日。再根据自相关性分析法找出与预测时刻功率相关性最大的几个历史时刻功率,结合历史时刻的温度,辐照度,风速等光伏出力的主要天气影响因素科学合理的确定模型输入因子。最后使用小波神经网络(WNN)创建预测模型,通过相似历史日数据作为训练样本训练小波网络,而后对预测日的出力情况进行逐时刻预测。实例分析表明,该方法具有较高的预测精度,为解决光伏发电系统超短期功率预测提供了一种可行路径。 展开更多
关键词 光伏功率预测 相似日 灰色关联 wnn 超短期
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基于WNN模型的土地利用方式决策研究 被引量：6
3
作者 韩璐 谢俊奇 《自然资源学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2013年第8期1395-1403,共9页
基于小波神经网络(WNN)模型的土地利用方式决策研究为实现土地的可持续利用以及社会效益、经济效益和生态效益的最大化提供了决策依据。论文采用WNN模型,通过利用甘肃省榆中盆地第二次全国土地调查数据,构建了土地利用方式决策分析模型... 基于小波神经网络(WNN)模型的土地利用方式决策研究为实现土地的可持续利用以及社会效益、经济效益和生态效益的最大化提供了决策依据。论文采用WNN模型,通过利用甘肃省榆中盆地第二次全国土地调查数据,构建了土地利用方式决策分析模型,分析出农业生产、建设发展和生态保护三种需求条件下的土地利用方式类型。结果表明:①榆中盆地农业生产需求用地的土地利用方式主要以半粗放利用为主;②建设发展需求用地的土地利用方式以过渡型利用为主,且偏于粗放利用;③生态保护需求用地的土地利用方式以半粗放和粗放利用为主。论文运用WNN模型对土地利用方式决策进行研究具有较好的科学性和可操作性。 展开更多
关键词 农业经济 土地利用方式决策 小波神经网络（wnn）模型 土地利用强度指数 土地利用效益指数
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基于小波神经网络(WNN)的齿轮故障诊断 被引量：4
4
作者 芮执元 徐龙云 +1 位作者 冯瑞成 任丽娜 《机械传动》 CSCD 北大核心 2008年第1期80-83,共4页
在研究齿轮故障诊断模型以及齿轮故障诊断策略的基础上,选择基于知识方法的小波神经网络方法用于齿轮故障诊断,提出了学习速率自适应调整的梯度下降法来修正小波神经网络的各个系数;最后通过实验证明,利用小波神经网络技术能够实现准确... 在研究齿轮故障诊断模型以及齿轮故障诊断策略的基础上,选择基于知识方法的小波神经网络方法用于齿轮故障诊断,提出了学习速率自适应调整的梯度下降法来修正小波神经网络的各个系数;最后通过实验证明,利用小波神经网络技术能够实现准确识别齿轮故障。 展开更多
关键词 齿轮故障机理 齿轮故障诊断 小波神经网络(wnn)
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基于SA-WNN模型的油价预测研究 被引量：3
5
作者 刘子琦 张云宁 欧阳红祥 《资源与产业》 2020年第3期58-64,共7页
原油价格不仅受到传统供需面因素的影响,在短期内更容易受到战争、金融危机、自然灾害、政治事件等非常规性因素的影响。为了更加准确地刻画国际油价走势,完善油价预测理论体系,论文首先运用情感分析(SA)方法对反映非常规影响因素的文... 原油价格不仅受到传统供需面因素的影响,在短期内更容易受到战争、金融危机、自然灾害、政治事件等非常规性因素的影响。为了更加准确地刻画国际油价走势,完善油价预测理论体系,论文首先运用情感分析(SA)方法对反映非常规影响因素的文本数据进行预处理,然后根据文本计算市场趋势项,再将该项作为小波神经网络(WNN)的输入数据,构建基于情感分析的小波神经网络预测模型(SA-WNN)。预测的结果显示,相对于传统BP神经网络模型和基于独立源分析的小波神经网络(ICA-WNN)模型,SA-WNN模型能够准确判断油价的方向性走势,是一种更加优秀的预测模型。 展开更多
关键词 情感分析 小波神经网络 SA-wnn模型 WTI现货价格预测
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基于WNN-PSO的压力测量与校正方法 被引量：1
6
作者 李晓斌 刘丁 左磊 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1662-1665,共4页
对压力(差压)传感器普遍存在的温度影响问题,以及目前常规压力(差压)传感器无法直接准确测量较高温气体压力的问题,本文提出了基于小波神经网络(WNN)与粒子群优化(PSO)方法的动态测量与校正方法,通过与已有方法的仿真比较,以及对阳极焙... 对压力(差压)传感器普遍存在的温度影响问题,以及目前常规压力(差压)传感器无法直接准确测量较高温气体压力的问题,本文提出了基于小波神经网络(WNN)与粒子群优化(PSO)方法的动态测量与校正方法,通过与已有方法的仿真比较,以及对阳极焙烧系统中高温烟气压力的实际测量应用表明,该方法优于原有的BP、WNN测量和校正方法. 展开更多
关键词 小波神经网络(wnn) 粒子群(PSO)优化 高温气体压力测量 非线性校正
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基于MWNN的装备研制阶段质量评估研究
7
作者 李杭 王宁 胡英波 《舰船电子工程》 2025年第10期123-127,190,共6页
针对装备研制阶段质量评估所提取的质量数据有限、跟踪评估困难等问题,运用多元宇宙算法改进小波神经网络(MVO-WNN),构建装备研制阶段质量评估模型,并优化了小波神经网络结构及其迭代过程。通过对某型装备研制阶段质量仿真,验证了所构建... 针对装备研制阶段质量评估所提取的质量数据有限、跟踪评估困难等问题,运用多元宇宙算法改进小波神经网络(MVO-WNN),构建装备研制阶段质量评估模型,并优化了小波神经网络结构及其迭代过程。通过对某型装备研制阶段质量仿真,验证了所构建的MVO-WNN模型适应性、完备性和可靠性。 展开更多
关键词 多元宇宙算法 小波神经网络 装备质量评估模型
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基于WNN对象分类的供应商持续评价的实证
8
作者 刘怀亮 张治国 +2 位作者 马志辉 董萍 许君宁 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2008年第21期36-38,共3页
文章构建了供应商持续评价指标体系。在对小波神经网络进行了深入研究基础上,探讨了基于小波网络的对象分类算法,并将该算法运用于供应商持续评价过程中;最后,进行了供应商持续评价的实证,结果表明:小波网络的对象分类算法对供应商持续... 文章构建了供应商持续评价指标体系。在对小波神经网络进行了深入研究基础上,探讨了基于小波网络的对象分类算法,并将该算法运用于供应商持续评价过程中;最后,进行了供应商持续评价的实证,结果表明:小波网络的对象分类算法对供应商持续评价有较好的分类效果。 展开更多
关键词 小波网络(wnn) 对象分类 指标体系 持续评价 实证研究
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基于WNN空调机组故障诊断
9
作者 李冬辉 刘浩 《电子测量技术》 2003年第6期10-11,共2页
本文中详细阐述小波神经网络(WNN)的结构、原理,在探讨智能大厦中空调机组的主要故障的基础上,提出应用小波神经网络的诊断方案。经过MATLAB仿真运行证明,在相同的条件下,WNN网络在故障诊断的准确率及训练速度方面均优于传统的BP网络。
关键词 小波神经网络 wnn 空调机组 故障诊断 Mayer小波
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基于季节-WNN组合模型的煤矿事故预测
10
作者 郭进平 周国悦 晏承园 《中国矿业》 2022年第9期81-88,共8页
为了对矿山生产领域安全状况演化趋势进行准确预测,考虑实际生产中的季节性因素,本文构建季节-WNN组合模型对生产事故进行预测。其中,采用X-12-ARIMA模型对安全事故时序进行季节调整,将其分成平稳时间序列和季节因子序列。季节因子序列... 为了对矿山生产领域安全状况演化趋势进行准确预测,考虑实际生产中的季节性因素,本文构建季节-WNN组合模型对生产事故进行预测。其中,采用X-12-ARIMA模型对安全事故时序进行季节调整,将其分成平稳时间序列和季节因子序列。季节因子序列每年呈现相同规律,用WNN模型预测平稳时间序列,再按照乘法模型还原为真实预测序列。本文以我国煤矿生产安全为背景,将2015—2019年煤矿月度死亡人数作为观测值进行建模,预测2020年月度煤矿事故死亡人数,并将其与2020年煤矿事故月度死亡人数的真实值进行验证,将几种典型的预测模型与本文所构建模型进行对比分析。结果表明:我国煤矿事故存在显著的季节性特征,季节-WNN组合模型的平均相对误差为1.1%,预测精度显著优于单一的预测模型,且与我国煤矿事故实际走势较为吻合,具有良好的预测效果。预测模型可为安全事故的预测提供方法和指导,也可为煤矿安全生产监管决策提供依据。 展开更多
关键词 煤矿事故 矿山安全 季节-wnn组合模型 季节因子序列 X-12-ARIMA模型
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PCA-WNN模型在导水裂隙带高度预测中的应用研究 被引量：9
11
作者 邱梅 许高瑞 +1 位作者 宋光耀 施龙青 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第6期27-36,共10页
导水裂隙带是煤层顶板水害的主要通道,准确预计导水裂隙带高度是预测和防治煤层顶板水害的首要任务。基于导水裂隙带发育的复杂性及其影响因素之间的相关性,结合煤矿生产实际和工程地质理论,选取采高、工作面斜长、硬岩岩性比例系数、... 导水裂隙带是煤层顶板水害的主要通道,准确预计导水裂隙带高度是预测和防治煤层顶板水害的首要任务。基于导水裂隙带发育的复杂性及其影响因素之间的相关性,结合煤矿生产实际和工程地质理论,选取采高、工作面斜长、硬岩岩性比例系数、采深和煤层倾角作为主控因素,利用线性回归拟合及灰色关联分析法分析各主控因素与导水裂隙带发育高度的相关性。将主成分分析(principal component analysis,PCA)与小波神经网络(wavelet neural network,WNN)相结合,通过PCA消除各主控因素间的相关性及冗余信息,构造无相关性的主成分作为WNN的输入因素,建立导水裂隙带高度预测的PCA-WNN模型。结果表明:PCA-WNN模型能有效消除因素间的相关性,预测相对误差为-6.66%~6.13%,平均4.46%,较单纯的WNN模型预测精度高且稳定。将该模型应用于山东新巨龙煤矿1302N工作面,得到了较为准确的预测结果,为导水裂隙带高度预测提供了新方法。 展开更多
关键词 PCA-wnn模型 导水裂隙带高度 相关性分析 主成分分析 小波神经网络
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基于BA-WNN的滑行道安全风险预警方法 被引量：1
12
作者 刘俊勇 高曙 +1 位作者 罗帆 魏万淇 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期132-137,共6页
为更有效地实现具有复杂性、时变性及非线性的机场滑行道安全风险预警,降低事故发生率,针对小波神经网络(WNN)训练过程易陷入局部最优以及训练不稳定等影响预测准确性问题,采用蝙蝠算法(BA)优化WNN,设计和实现基于BA-WNN的滑行道安全风... 为更有效地实现具有复杂性、时变性及非线性的机场滑行道安全风险预警,降低事故发生率,针对小波神经网络(WNN)训练过程易陷入局部最优以及训练不稳定等影响预测准确性问题,采用蝙蝠算法(BA)优化WNN,设计和实现基于BA-WNN的滑行道安全风险预警方法,并将其与BP神经网络(BPNN)、WNN、遗传算法优化小波网络(GA-WNN)等3种方法进行有效性对比。结果表明:BA-WNN方法的预警准确率最高(约为84%),在所有工况下误警率都较低。 展开更多
关键词 风险预警 预警指标 滑行道 蝙蝠算法(BA) 小波神经网络(wnn)
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基于GA-WNN的散装物料装车智能控制系统研究 被引量：4
13
作者 刘泽朝 李敬兆 +1 位作者 欧阳其春 王冀宁 《煤矿机械》 2024年第1期33-36,共4页
为了解决散装物料在装车过程中所出现的偏载、欠载及控制精度低等问题,提出了一种基于GA-WNN的散装物料装车智能控制系统。首先对列车行驶智能控制总体设计方面进行了详细说明,阐述了各功能模块的运行机理;其次对小波神经网络(WNN)控制... 为了解决散装物料在装车过程中所出现的偏载、欠载及控制精度低等问题,提出了一种基于GA-WNN的散装物料装车智能控制系统。首先对列车行驶智能控制总体设计方面进行了详细说明,阐述了各功能模块的运行机理;其次对小波神经网络(WNN)控制器的模型结构进行了描述,解析了各个结构层的处理机制,并结合遗传算法(GA)对WNN控制器进行优化,使其输出理想的装车控制效果。实验结果表明,该系统有效解决了物料装载过程中所出现的欠载和偏载现象,大大提高了装车的效率和精准度,为工矿企业的高效安全生产提供了有力保障。 展开更多
关键词 散装物料 装车系统 GA wnn 控制效果
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基于WNN的光伏功率超短期预测研究 被引量：3
14
作者 邓韦斯 戴仲覆 +3 位作者 王皓怀 卢斯煜 刘显茁 张旭东 《机械与电子》 2023年第12期15-19,共5页
为解决光伏功率预测不准确问题,提出一种基于小波神经网络(WNN)的光伏功率超短期预测方法。分析小波变换的基本方法,说明小波网络的基本结构和初始权重确定方法;提出利用误差反向传播训练WNN的方法,分为GD算法和LM算法进行讨论;提出基... 为解决光伏功率预测不准确问题,提出一种基于小波神经网络(WNN)的光伏功率超短期预测方法。分析小波变换的基本方法,说明小波网络的基本结构和初始权重确定方法;提出利用误差反向传播训练WNN的方法,分为GD算法和LM算法进行讨论;提出基于小波神经网络的光照辐射强度的预测方法,并提出评价指标;最后利用某地实际数据进行网络训练,说明了所提方法的有效性,并可知利用LM算法的WNN预测模型比GD算法训练的预测模型在超短期时段的表现更优。 展开更多
关键词 wnn 光伏功率 超短期预测 网络训练
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基于I-WNN的高温潜油电机温度拟合与预测 被引量：2
15
作者 蒋召平 李越 +3 位作者 刘明凯 甄东芳 侯新旭 王通 《电气传动》 2023年第12期68-73,共6页
为了保障高温潜油电机高效、稳定运行,及时避免电机因运行温度过高而发生故障,进而影响生产,需要在无温度传感器情况下获取其井下温度。基于这一情况,提出了基于I-WNN的高温潜油电机温度识别与预测方法。首先对高温潜油电机运行数据进... 为了保障高温潜油电机高效、稳定运行,及时避免电机因运行温度过高而发生故障,进而影响生产,需要在无温度传感器情况下获取其井下温度。基于这一情况,提出了基于I-WNN的高温潜油电机温度识别与预测方法。首先对高温潜油电机运行数据进行分类;然后利用改进小波神经网络对历史数据进行训练,建立高温潜油电机运行数据与温度的映射关系,并对小波神经网络权值参数进行寻优操作得到最优权值;最后通过实验仿真,得到高温电机拟合温度值与预测温度值。 展开更多
关键词 小波神经网络 基于I-wnn的预测算法 K均值聚类 遗传算法
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考虑不确定区间的电力负荷GELM-WNN预测方法 被引量：14
16
作者 李廷顺 王伟 刘泽三 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期315-320,共6页
为提高电力市场负荷预测的可靠性,结合广义极值学习机(GELM)、小波神经网络(WNN)和抽样模型构建技术,提出一种混合概率电力负荷预测方法。考虑预测模型和数据噪声的不确定性,利用小波函数将信息分成具有不同频率属性的子序列,并采用相... 为提高电力市场负荷预测的可靠性,结合广义极值学习机(GELM)、小波神经网络(WNN)和抽样模型构建技术,提出一种混合概率电力负荷预测方法。考虑预测模型和数据噪声的不确定性,利用小波函数将信息分成具有不同频率属性的子序列,并采用相似的分辨率尺度对其进行分析。使用GELM对WNN进行快速训练,通过迭代自适应抽样技术实现模型的不确定性评估,以概率区间形式输出电力负荷预测。提前24 h预测电力系统的最大负荷,结果表明,该方法的MAPE值低于1.1 %,优于灰度值预测和比率估计方法。 展开更多
关键词 预测区间 不确定性 电力负荷 小波神经网络 广义极限学习机
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基于HPSO-WNN的牵引变压器故障诊断算法研究 被引量：8
17
作者 付强 陈特放 朱佼佼 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期26-32,共7页
为全面有效地诊断电力机车牵引变压器故障,提出一种基于混合粒子群算法的正交小波神经网络(HP-SO-WNN)方法,对牵引变压器进行综合测试和诊断。将色谱数据和电气试验数据作为正交小波神经网络的输入量,网络隐藏层采用具有正交性的小波函... 为全面有效地诊断电力机车牵引变压器故障,提出一种基于混合粒子群算法的正交小波神经网络(HP-SO-WNN)方法,对牵引变压器进行综合测试和诊断。将色谱数据和电气试验数据作为正交小波神经网络的输入量,网络隐藏层采用具有正交性的小波函数db4作为基函数,利用混合粒子群算法获得正交小波神经网络的初始值并优化网络参数。试验结果证明,本文提出的HPSO-WNN确实可有效提高牵引变压器故障诊断速度和准确度。 展开更多
关键词 牵引变压器 正交小波神经网络 混合粒子群算法 故障诊断
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基于相似日搜索的PSO-WNN组合模型在短期电力负荷预测中的应用 被引量：8
18
作者 罗勇 郑金 宁美凤 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2013年第3期371-376,共6页
为解决短期电力负荷预测中单一预测方法的预测精度差、计算时间长等问题,提出了基于相似日搜索的PSO(粒子群优化算法)优化WNN(小波神经网络)的短期电力负荷组合预测方法.首先利用模糊聚类分析方法筛选与待预测日相似的日期数据作为组合... 为解决短期电力负荷预测中单一预测方法的预测精度差、计算时间长等问题,提出了基于相似日搜索的PSO(粒子群优化算法)优化WNN(小波神经网络)的短期电力负荷组合预测方法.首先利用模糊聚类分析方法筛选与待预测日相似的日期数据作为组合预测模型的训练样本,使训练更具有针对性,提高了训练的精度并缩短了计算时间.再通过PSO算法优化小波神经网络,克服了以往BP(back propagation)算法易陷入局部最优,且搜索效率低下等问题.实验表明,这种组合预测模型的预测精度相对于其它方法有较大提高. 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 组合预测 小波神经网络 粒子群优化算法 模糊聚类分析
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WNN的变电站阀控式密封铅酸电池工作寿命预测
19
作者 杨坤 李华 +1 位作者 徐小华 田庆胜 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期731-732,共2页
通过应用Matlab软件模拟,提出了利用建立神经网络来预测铅酸电池的工作寿命,并取得了成功。结果显示:通过所建立的模型预测出来的数值和真实值的拟合误差是非常高的,两者的相对误差维持在2.3%以内,这对于变电站中的实际应用是可行的,并... 通过应用Matlab软件模拟,提出了利用建立神经网络来预测铅酸电池的工作寿命,并取得了成功。结果显示:通过所建立的模型预测出来的数值和真实值的拟合误差是非常高的,两者的相对误差维持在2.3%以内,这对于变电站中的实际应用是可行的,并且预测速度快,对变电站中电池的消耗情况以及更换有一定的实用价值。 展开更多
关键词 铅酸电池 wnn 使用寿命 MATLAB
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WNN的矿井通风系统可靠性评价模型 被引量：9
20
作者 张俭让 董丁稳 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2009年第5期531-535,共5页
阐述了小波神经网络的基本原理,在分析矿井通风系统可靠性影响因素和参考其它评价模型的基础上,建立基于小波神经网络的矿井通风系统可靠性评价模型,并通过实例证明了应用小波神经网络进行矿井通风系统可靠性评价的可行性和优越性;结果... 阐述了小波神经网络的基本原理,在分析矿井通风系统可靠性影响因素和参考其它评价模型的基础上,建立基于小波神经网络的矿井通风系统可靠性评价模型,并通过实例证明了应用小波神经网络进行矿井通风系统可靠性评价的可行性和优越性;结果表明,用小波神经网络进行矿井通风系统可靠性评价更准确、精度更高。 展开更多
关键词 矿井通风系统 小波神经网络 评价模型
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