版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、我國(guó)產(chǎn)煤量世界第一,并且煤在日常所需能源消耗中約占70%左右,然而礦工死亡總量是其他國(guó)家的3倍,所以煤礦作業(yè)安全就成為了我們重點(diǎn)解決的困難。并且在日常生產(chǎn)中,瓦斯事故是威脅安全作業(yè)的首要因素,又因井下環(huán)境變幻莫測(cè),瓦斯?jié)舛仁芏喾江h(huán)境因素影響,比如溫度,風(fēng)速,一氧化碳等,所以如何對(duì)煤礦井下瓦斯?jié)舛纫约捌渌鼤r(shí)序數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)成為了煤礦安全生產(chǎn)過(guò)程中迫切需要解決的問(wèn)題之一。
本文首先對(duì)目前國(guó)內(nèi)外在煤礦安全生產(chǎn)預(yù)警領(lǐng)域中所用到的預(yù)測(cè)方
2、法的現(xiàn)狀進(jìn)行綜述,在此基礎(chǔ)上,解析了目前存在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的不足,通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)融合技術(shù)、單一或組合預(yù)測(cè)方法的研究,針對(duì)了單傳感器預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)源單一存在片面性問(wèn)題以及單一預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)模型精度低和未曾同時(shí)考慮到數(shù)據(jù)的線性和非線性情況,實(shí)現(xiàn)了礦井下數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)系統(tǒng)。
1、利用數(shù)據(jù)融合技術(shù)對(duì)瓦斯?jié)舛?,溫度,風(fēng)速三種數(shù)據(jù)進(jìn)行融合計(jì)算;
2、針對(duì)數(shù)據(jù)融合后的時(shí)序數(shù)據(jù)線性情況,采用指數(shù)平滑預(yù)測(cè)模型進(jìn)行單一預(yù)測(cè),得出實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行誤差分析;
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于支持向量機(jī)的金融時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)算法研究.pdf
- 煤礦多傳感器混沌時(shí)序數(shù)據(jù)融合預(yù)測(cè)研究.pdf
- 智能電網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與預(yù)測(cè)方法研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 時(shí)序數(shù)據(jù)維歸約方法的研究.pdf
- 時(shí)序數(shù)據(jù)挖掘研究.pdf
- 智能電網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)短期預(yù)測(cè)分析研究.pdf
- 海量時(shí)序數(shù)據(jù)的壓縮存儲(chǔ)方法研究.pdf
- 基于Hadoop平臺(tái)的時(shí)序數(shù)據(jù)處理方法研究.pdf
- 時(shí)序數(shù)據(jù)序列模式挖掘.pdf
- 時(shí)序數(shù)據(jù)挖掘中的相似性和趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究.pdf
- 數(shù)據(jù)歸約方法在時(shí)序數(shù)據(jù)分類中的應(yīng)用研究.pdf
- 面向多元時(shí)序數(shù)據(jù)的復(fù)雜事件檢測(cè)方法研究.pdf
- 基于粗糙集的時(shí)序數(shù)據(jù)分析方法研究.pdf
- 基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的時(shí)序數(shù)據(jù)挖掘研究.pdf
- 基于數(shù)據(jù)挖掘的軟件缺陷數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法研究.pdf
- 時(shí)序數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在水質(zhì)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究.pdf
- 面向二維時(shí)序數(shù)據(jù)可視化方法的研究.pdf
- 基于非負(fù)矩陣分解的時(shí)序數(shù)據(jù)聚類方法.pdf
- 時(shí)序數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)與檢索.pdf
- 時(shí)序數(shù)據(jù)在線分類與規(guī)則發(fā)現(xiàn).pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論