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一种煤炭生产分析系统的运行方法 

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申请/专利权人:陕西智引科技有限公司

摘要:本发明提出一种煤炭生产分析系统的运行方法。该方法收集影响煤炭需求和产量的因素,通过基于聚类的特征分组选择特征;结合ARIMA模型和支持向量机模型进行煤炭需求预测,采用遗传算法优化极限学习机进行煤炭产量预测;最后实时监测生产数据,制定相应工作生产计划。特征分组时进行数据预处理,使用层次聚类算法和最短距离链接方法,确定分组数并分析特征与目标需求的关系。ARIMA模型和支持向量机模型结合可提高需求预测精度,遗传算法优化极限学习机能提高产量预测性能。本发明能综合考虑多种因素,准确预测煤炭需求和产量,有效指导煤炭生产,提高企业效益。实时监测生产数据并进行生产计划的调整,可确保生产的高效进行。

主权项:1.一种煤炭生产分析系统的运行方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、首先收集影响煤炭需求的因素,包括煤炭价格、当地经济发展状况以及气候和季节等因素,使用基于聚类的特征分组,分析不同组特征与煤炭需求的关系,更有针对性地选择特征;S2、然后根据选择出的特征结合ARIMA模型和支持向量机模型进行煤炭需求预测;S3、再次收集影响煤炭产量的因素,包括地质条件、开采技术手段以及资金的投入等因素,同样使用基于聚类的特征分组选择特征;S4、然后采用遗传算法优化极限学习机进行煤炭产量预测,通过预测产量改变各种影响因素的数值,从而满足煤炭需求;S5、最后实时监测生产数据,制定相对应的工作生产计划。

全文数据:

权利要求:

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