熵权法径向基神经网络的截割粉尘浓度模型与预测

通过分析粉碎性能指标、截线间距、转速、摆动速度和每线齿数对截割粉尘浓度的影响,采用一种结构简单,收敛速度快,能够逼近任意非线性函数的广义RBF神经网络与熵权法确定各影响指标的权重,建立熵权法RBF神经网络截割粉尘浓度预测模型。仿真结果表明:熵权法RBF神经网络可以准确预测掘进工作面粉尘浓度。