含量预测

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含量预测

: 基于一元线性回归法的瓦斯含量分布及预测研究在文件的【部分内容】中，由于OCR扫描技术的局限性，文档可能存在识别错误或者漏识别的情况，但可以推断出包含了对一元线性回归模型的构建和应用，以及瓦斯含量预测的模型方程。通过对这些内容的理解和分析，我们...
评级：0 浏览量：95 收藏量：0 资源大小：182KB 上传时间：2020-07-04

: 一元线性回归法在煤矿瓦斯含量预测中的应用在煤矿瓦斯含量预测的背景下，其重要性在于能够帮助科学家和工程师通过历史数据建立数学模型，进而预测煤矿中的瓦斯含量。瓦斯，主要指的是甲烷，是一种具有爆炸风险的有害气体，其含量的预测对于煤矿的安全管理至关...
评级：0 浏览量：172 收藏量：0 资源大小：479KB 上传时间：2020-05-14

: 基于极限学习机的高炉铁水硅含量预测 在本文中，研究人员建立了一个基于极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）算法的神经网络模型，用于预测高炉铁水中硅含量。 ELM是一种新兴的单隐藏层前馈神经网络（SLFNs）学习算法，具有训练速度快、泛化...
评级：0 浏览量：101 收藏量：0 资源大小：1.44MB 上传时间：2021-04-12

: 多元回归分析在煤层瓦斯含量预测中的应用在"多元回归分析在煤层瓦斯含量预测中的应用"这个主题中，研究人员利用该方法来理解并预测煤层中瓦斯含量的变化。煤层瓦斯含量是一个重要的指标，它不仅关乎煤矿的安全运营，也直接影响到煤矿的经济效益。不准确的...
评级：0 浏览量：174 收藏量：0 资源大小：1.41MB 上传时间：2020-07-14

: 基于机器学习的燃煤元素碳含量预测模型研究.pdf "基于机器学习的燃煤元素碳含量预测模型研究" 本文研究的主要内容是基于机器学习的燃煤元素碳含量预测模型，旨在解决燃煤元素碳含量预测中的问题。该研究使用Python语言实现，应用机器学习算法来预测燃煤元素碳含量...
评级：0 浏览量：85 收藏量：0 资源大小：2.43MB 上传时间：2021-09-24

: 基于特征选择和机器学习融合的煤层瓦斯含量预测-论文运用高斯过程回归、最小二乘支持向量机、梯度提升回归树和极限回归机等4种经典有监督机器学习算法，分别对17种特征参数组合进行预测，得到68种瓦斯含量预测模型。根据各机器学习算法平均判定系数≥0.800，对68种瓦斯...
评级：0 浏览量：100 收藏量：1 资源大小：5.87MB 上传时间：2021-07-07

: 王家岭煤矿煤层瓦斯含量预测及瓦斯抽采技术分析王家岭煤矿为新建矿井,鉴于其井下实测瓦斯含量数据和回采瓦斯涌出数据较少的实际,通过煤层瓦斯赋存影响因素的综合分析,确定矿井2#煤层瓦斯赋存主控因素,并进行煤层瓦斯含量预测。在此基础上,进行工作面回采瓦斯涌出...
评级：0 浏览量：139 收藏量：0 资源大小：305KB 上传时间：2020-07-07

: 基于多元非线性回归理论的煤层瓦斯含量预测 以黄陵矿煤层瓦斯含量与相关因素的数据为例,采用基于多元非线性回归理论的数学方法,建立了一种适合矿井实际的预测模型:多元非线性瓦斯含量预测模型,通过该模型进行了煤层瓦斯含量预测,预测精度较高,适用性较强。
评级：0 浏览量：147 收藏量：0 资源大小：311KB 上传时间：2020-07-07

: 基于模糊模型的高炉硅含量预测 通过对输入数据的模糊聚类和模型参数的递归识别，结合T-S模糊规则的提取，建立了高炉硅含量预测模型。该模型不仅能够有效预测硅含量，还能间接预测炉温变化趋势。这对于高炉生产过程的温度控制和优化操作具有重要的...
评级：0 浏览量：40 收藏量：0 资源大小：781KB 上传时间：2021-03-10

: 基于大数据技术的高炉铁水硅含量预测.pdf 这意味着在实际应用中，通过对不同模型预测结果的综合分析，可以得到更加精准的铁水硅含量预测值，为炼铁工艺的实时控制提供了有效的数据支持。最后，文章还提到了其它研究者如李军朋在柳钢2号高炉上的研究，这...
评级：0 浏览量：102 收藏量：1 资源大小：4.9MB 上传时间：2021-07-05

: 基于最优工况迁移的高炉铁水硅含量预测方法.docx 【基于最优工况迁移的高炉铁水硅含量预测方法】高炉炼铁是钢铁生产的核心环节，涉及烧结矿、焦炭、熔剂等多种物料的冶炼，通过高温热风和煤粉的输入来生成还原性气体。在这个过程中，物料下降并与上升的煤气流接触...
评级：0 浏览量：60 收藏量：1 资源大小：3.71MB 上传时间：2023-02-23

: 融合ARIMA模型和GAWNN的溶解氧含量预测方法 ### 融合ARIMA模型和GAWNN的溶解氧含量预测方法 #### 研究背景及目的本文提出了一种针对河流污染治理、水源管理的水质预测方法，通过结合传统的统计分析技术和现代的人工智能算法来提高溶解氧（DO）含量预测的...
评级：0 浏览量：72 收藏量：0 资源大小：384KB 上传时间：2021-04-06

: 基于灰色理论-多元回归分析的瓦斯含量预测 根据山阳矿5号煤层的...为检验预测模型的可靠性,任选5个钻孔作为测试钻孔进行瓦斯含量预测,并与地勘时期测得的实际值比较分析,计算误差范围。结果表明:采用预测模型预测瓦斯含量,精度较高,效果较好,能满足工程要求。
评级：0 浏览量：283 收藏量：1 资源大小：269KB 上传时间：2020-06-12

: 基于线性二次指数平滑法的瓦斯含量预测 为了提高煤层瓦斯含量的预测精度,以某矿区垂深间隔为50 m的瓦斯含量数据,瓦斯含量运用线性二次指数平滑法建立瓦斯含量预测模型,并结合折线图和方差分析比较预测结果与实测数据。结果表明:平滑常数α为0.8的线性二次...
评级：0 浏览量：259 收藏量：0 资源大小：191KB 上传时间：2020-05-29

: 基于最小一乘法的瓦斯含量预测研究在对最小一乘法和最小二乘法理论分析的基础上,针对最小二乘法在煤层瓦斯含量预测中稳定性较差的问题,提出应用最小一乘法对瓦斯含量进行预测。根据收集的某矿煤层瓦斯含量实测数据,利用LINGO11和MATLAB工具进行拟合...
评级：0 浏览量：118 收藏量：0 资源大小：177KB 上传时间：2020-06-03

: 基于特征选择和机器学习融合的煤层瓦斯含量预测.pdf 基于特征选择和机器学习融合的煤层瓦斯含量预测.pdf 本文的主要内容是基于特征选择和机器学习融合的煤层瓦斯含量预测。通过对典型矿井煤层瓦斯含量的 35 组实测数据进行零－均值规范化处理，得到 11 类影响煤层瓦斯...
评级：0 浏览量：64 收藏量：0 资源大小：5.94MB 上传时间：2021-09-24

: 基于遗传神经网络的煤层气含量预测.pdf 【基于遗传神经网络的煤层气含量预测】是一种利用现代数据建模技术，结合神经网络和遗传算法，解决煤层气勘探开发中的关键问题的方法。传统线性回归预测已无法准确反映煤层气含量与其他地质因素间的复杂非线性关系。...
评级：0 浏览量：43 收藏量：0 资源大小：310KB 上传时间：2021-09-27

: 基于BP神经网络的煤层瓦斯含量预测.pdf 【基于BP神经网络的煤层瓦斯含量预测】是一篇探讨如何运用BP神经网络技术预测煤层瓦斯含量的专业文章。BP神经网络，全称为Back Propagation Neural Network，是一种广泛应用的多层前馈神经网络，尤其在处理非线性...
评级：0 浏览量：46 收藏量：0 资源大小：704KB 上传时间：2021-09-26

: 基于大数据技术的高炉铁水硅含量预测.zip "基于大数据技术的高炉铁水硅含量预测"是一个利用现代信息技术来优化生产流程的实践案例。下面将详细讨论这个主题所涉及的知识点。 1. 大数据技术：大数据技术是处理海量、复杂数据的新型计算框架，包括数据采集、...
评级：0 浏览量：64 收藏量：0 资源大小：4.24MB 上传时间：2021-10-17

: 基于构造复杂程度定量评价的瓦斯含量预测BP模型然后,在分析潘三煤矿瓦斯地质特征的基础上,把Kd,Kz,Kq,煤层埋深和基岩厚度作为影响该矿煤层瓦斯含量的因素,建立了潘三煤矿的瓦斯含量预测BP神经网络模型;对建立的模型进行学习训练,经5 470次迭代,模型收敛,其精度...
评级：0 浏览量：109 收藏量：0 资源大小：951KB 上传时间：2020-07-19

: 基于卷积神经网络的转炉炼钢终点碳含量预测方法.pdf "基于卷积神经网络的转炉炼钢终点碳含量预测方法.pdf" 本文提出了一种基于卷积神经网络的转炉炼钢终点碳含量预测方法。该方法利用火焰彩色图像数据库，通过对火焰图像的处理，实现了碳含量的预测。实验结果表明，所...
评级：0 浏览量：68 收藏量：0 资源大小：1.21MB 上传时间：2021-09-26

: 基于BP神经网络的未采区瓦斯含量预测.pdf 【标题】:基于BP神经网络的未采区瓦斯含量预测 【摘要】:本研究旨在提高预测模型的可靠性，实现对煤层未采区瓦斯含量的精确预测。选取山阳煤矿5#煤层作为研究对象，通过瓦斯地质学和多元线性回归分析方法，确定了...
评级：0 浏览量：38 收藏量：0 资源大小：1.07MB 上传时间：2021-09-25

: 基于BP神经网络的煤层瓦斯含量预测研究.pdf 【基于BP神经网络的煤层瓦斯含量预测研究】煤层瓦斯含量预测是煤矿安全生产的关键环节，因为不准确的预测可能导致严重的矿井瓦斯事故。传统的测定方法往往成本高且耗时，而BP神经网络作为一种人工智能技术，为解决...
评级：0 浏览量：51 收藏量：0 资源大小：230KB 上传时间：2021-09-25

: 基于粒子群神经网络的煤层瓦斯含量预测.pdf 【基于粒子群神经网络的煤层瓦斯含量预测】煤层瓦斯含量预测是煤炭开采安全中的关键问题，因为高瓦斯含量可能导致煤矿事故。传统的预测方法，如BP神经网络，虽然广泛应用，但存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题...
评级：0 浏览量：48 收藏量：0 资源大小：234KB 上传时间：2021-09-27

: 贝叶斯网络模型在高炉硅含量预测中的应用贝叶斯网络模型在高炉硅含量预测中的应用在钢铁行业中，炼铁环节对整个国民经济具有举足轻重的作用。在高炉炼铁过程中，金属温度对钢的质量至关重要，因此保持合理的金属温度显得极为重要。本研究通过使用贝叶斯...
评级：0 浏览量：68 收藏量：0 资源大小：798KB 上传时间：2021-03-09

: 基于BP神经网络的未采区瓦斯含量预测 运用瓦斯地质学和多元线性回归分析法,得出基岩厚度、煤层厚度和埋深是影响该矿瓦斯赋存的主要因素,并将其作为BP神经网络模型的输入端神经元,初步构建出瓦斯含量预测模型;结合地勘时期瓦斯钻孔的实际数据,进行网络...
评级：0 浏览量：104 收藏量：0 资源大小：1.12MB 上传时间：2020-04-19

: 基于模糊神经网络的煤层瓦斯含量预测研究.pptx 《基于模糊神经网络的煤层瓦斯含量预测研究》这篇报告深入探讨了如何利用模糊神经网络来预测煤层瓦斯含量，这对于矿井安全管理和瓦斯灾害预防具有重要意义。模糊神经网络模型结合了模糊理论与神经网络的优势，能有效...
评级：0 浏览量：43 收藏量：0 资源大小：794KB 上传时间：2021-10-14

: 基于分类回归树的高炉铁水硅含量预测模型本文围绕“基于分类回归树（Classification and Regression Trees，CART）的高炉铁水硅含量预测模型”进行了详细的研究和讨论。高炉炼铁是钢铁生产的关键环节，其中铁水硅含量的精确控制对于最终产品质量有至关重要...
评级：0 浏览量：108 收藏量：1 资源大小：1.13MB 上传时间：2021-03-03

: 基于神经网络的航空发动机滑油金属含量预测.pdf 【航空发动机滑油金属含量预测】是航空领域中一项重要的监测任务，因为它直接影响到发动机的健康状态和寿命。本文主要探讨了如何利用神经网络技术，特别是BP神经网络和RBF神经网络来预测航空发动机滑油中的金属含量...
评级：0 浏览量：36 收藏量：0 资源大小：1.54MB 上传时间：2021-09-25

: 基于PCA-GA-BP神经网络的瓦斯含量预测分析.pdf "基于PCA-GA-BP神经网络的瓦斯含量预测分析" 本文主要介绍了一种基于PCA-GA-BP神经网络的瓦斯含量预测分析方法，该方法首先使用主成份分析（PCA）降低变量之间的相关性，然后将遗传算法（GA）与BP神经网络相结合，...
评级：0 浏览量：89 收藏量：0 资源大小：381KB 上传时间：2021-09-27

: 基于粒子群算法的低碳铬铁磷含量预测研究.pdf 根据提供的文件信息，以下是对文档《基于粒子群算法的低碳铬铁磷含量预测研究.pdf》中相关知识点的详细阐释。标题和描述中涉及的关键知识点包括： 1. 粒子群算法（PSO）：粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化...
评级：0 浏览量：39 收藏量：0 资源大小：285KB 上传时间：2021-09-28

: 基于掘进工作面瓦斯涌出量的煤层瓦斯含量预测研究利用煤巷、半煤巷掘进工作面回风瓦斯浓度、回风量,根据《矿井瓦斯涌出量预测方法》规定,建立煤层瓦斯含量预测模型,预测所揭露煤层瓦斯含量。实例运算结果表明:该预测法具有数据来源方便、实时性强、预测精度高等特点...
评级：0 浏览量：127 收藏量：0 资源大小：129KB 上传时间：2020-07-07

: 快照多光谱成像技术含量预测matlab实现.rar 1.版本：matlab2014/2019a/2021a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程...
评级：0 浏览量：11 收藏量：0 资源大小：114KB 上传时间：2024-07-23

: BP神经网络在原煤固定碳含量预测中的应用.pdf 【BP神经网络在原煤固定碳含量预测中的应用】固定碳含量是衡量煤炭质量的重要参数之一，对于煤炭工业生产和利用具有显著的影响。传统的预测方法，如均质理论和线性假设，由于忽视了地质结构的非均匀性，往往导致...
评级：0 浏览量：49 收藏量：0 资源大小：215KB 上传时间：2021-09-26

: 基于深度学习的龙眼叶片叶绿素含量预测的高光谱反演模型.pdf 本文是关于基于深度学习的龙眼叶片叶绿素含量预测的研究，主要采用了高光谱成像技术，并结合了数据科学和机器学习方法。研究目的是通过无损检测来了解龙眼叶片发育过程中的叶绿素含量变化，以评估嫩叶抗寒能力、施肥...
评级：0 浏览量：202 收藏量：1 资源大小：1.93MB 上传时间：2021-08-19

: 马依西一井3~#煤层瓦斯含量预测 煤层瓦斯含量预测资料,作为矿井通风系统设计、防突设计及瓦斯防治措施的依据,预测的准确度将直接影响矿井通风设备、巷道断面、瓦斯抽采设备等参数的合理确定。马依西一井为新建矿井,而3#煤层为首采煤层,关于该煤层的...
评级：0 浏览量：70 收藏量：0 资源大小：160KB 上传时间：2020-07-16

: 基于ABC-BP神经网络的航空发动机滑油金属含量预测.pdf "基于ABC-BP神经网络的航空发动机滑油金属含量预测" 本文提出了一种基于ABC-BP神经网络的航空发动机滑油金属含量预测模型。该模型通过结合人工蜂群算法和BP神经网络，对航空发动机滑油中的金属含量进行预测。模型的...
评级：0 浏览量：45 收藏量：0 资源大小：634KB 上传时间：2021-09-25

: 基于粒子群神经网络的煤层瓦斯含量预测 针对BP神经网络在煤层瓦斯含量预测中的局限性,如收敛速度慢和可靠性差等缺点,根据煤层瓦斯含量与其影响因素之间相互作用和耦合的特点,建立了粒子群算法和BP神经网络相结合的煤层瓦斯预测模型.在采用BP网络对煤层瓦斯...
评级：0 浏览量：107 收藏量：0 资源大小：442KB 上传时间：2020-05-18

: 基于BP神经网络的北京城区公园土壤PAHs含量预测.pdf 标题中的“基于BP神经网络的北京城区公园土壤PAHs含量预测”指的是使用BP神经网络这一机器学习模型来预测北京市城区公园土壤中多环芳烃（PAHs）的含量。BP神经网络是一种反向传播算法，常用于解决非线性问题的数据...
评级：0 浏览量：41 收藏量：0 资源大小：3.9MB 上传时间：2021-09-25

: 基于细菌觅食优化广义回归神经网络的煤层气含量预测.pdf 《基于细菌觅食优化广义回归神经网络的煤层气含量预测》这篇文章主要探讨了一种新的预测煤层气含量的方法，即结合细菌觅食优化算法(BFA)与广义回归神经网络(GRNN)。这种方法旨在提高预测精度，减少人为因素的影响，...
评级：0 浏览量：52 收藏量：0 资源大小：383KB 上传时间：2021-09-26

: 基于近红外光谱技术的畜禽粪便金属成分含量预测研究基于近红外光谱技术的畜禽粪便金属成分含量预测研究，是当前畜禽养殖产业为降低畜禽粪便还田利用所带来的金属污染风险而提出的重要科研课题。畜禽粪便作为重要的生物质资源，其合理利用对于农业生产和环境保护具有...
评级：0 浏览量：106 收藏量：0 资源大小：312KB 上传时间：2020-02-26

: 基于一元非线性回归理论的矿井深部瓦斯含量预测 结果表明,该矿区井田内相同煤层埋藏深度下实测瓦斯含量同模型预测瓦斯含量能够较好吻合,说明该模型对本矿区井田内瓦斯含量的预测是可靠的.此外,通过吸附常数a值与模型极限值的比较结果,可进一步验证数学模型的预测...
评级：0 浏览量：130 收藏量：0 资源大小：392KB 上传时间：2020-07-09

: 大数据-算法-烧结配料优化及烧结矿FeO含量预测的数学模型研究.pdf 《大数据-算法在烧结配料优化及烧结矿FeO含量预测中的应用》烧结配料优化和烧结矿FeO含量预测是钢铁行业的重要课题，对于降低生产成本和保证生产稳定性具有重大意义。本文主要探讨了如何利用大数据和算法技术解决...
评级：0 浏览量：66 收藏量：0 资源大小：3.34MB 上传时间：2022-04-16

: 基于多层在线序贯极限学习机的高炉铁水硅含量预测 本文研究内容主要围绕高炉冶炼过程中的铁水硅含量预测问题，特别是提出了基于多层在线序贯极限学习机（ML-OSELM）的预测模型。该预测模型能够在生产过程中对硅含量进行实时、快速、准确的预测，为高炉冶炼工艺的平稳...
评级：0 浏览量：66 收藏量：0 资源大小：196KB 上传时间：2021-03-16

: 基于PCA和神经网络的农残含量预测模型研究.pdf 《基于PCA和神经网络的农残含量预测模型研究》这篇论文主要探讨了如何提升农药残留量预测的精确性，尤其是在面对建模数据特征显著变化的情况下。研究采用了主成分分析(PCA)与神经网络相结合的策略，构建了一种分段多...
评级：0 浏览量：50 收藏量：0 资源大小：5.83MB 上传时间：2021-09-26

: 基于逐回归分析的瓦斯含量预测研究为了解各影响因素对煤层...利用逐回归分析建立煤层瓦斯含量预测模型,并结合实际数据,对预测模型进行检验与误差分析。结果显示,模型预测精确度高,验证了基于逐步回归分析方法的预测模型的可靠性,具有很好的实用价值。
评级：0 浏览量：77 收藏量：0 资源大小：523KB 上传时间：2020-04-29

: 改进型EMD-Elman神经网络在铁水硅含量预测中的应用.pdf 实验结果表明，这种改进型EMD-Elman神经网络模型在实际钢厂的铁水硅含量预测中表现出了良好的效果，验证了该方法的有效性。这种方法不仅能够处理炼铁过程中的多尺度和动态变化，还能够通过集成学习提高预测的准确性...
评级：0 浏览量：49 收藏量：0 资源大小：436KB 上传时间：2021-09-26

: 基于概念格和改进粒子群算法的铁水硅含量预测模型.pdf 《基于概念格和改进粒子群算法的铁水硅含量预测模型》在高炉冶炼过程中，铁水硅含量是一个至关重要的参数，它不仅直接影响到高炉产品的质量，而且能够反映出高炉内部的热状态。因此，对铁水硅含量进行准确的预测，...
评级：0 浏览量：45 收藏量：0 资源大小：721KB 上传时间：2021-09-29

: 网络游戏-基于Elman神经网络模型的土壤重金属含量预测方法.zip 本资料聚焦于一种将网络游戏技术与环境科学相结合的创新方法——基于Elman神经网络模型的土壤重金属含量预测。这种方法不仅有助于环境保护，也为网络游戏开发提供了新的数据处理思路。 Elman神经网络，由Jeff Elman...
评级：0 浏览量：32 收藏量：0 资源大小：715KB 上传时间：2021-09-19

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