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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；所述步骤S1和S3使用基于聚类的特征分组的步骤如下：S11、首先进行数据预处理，处理缺失值和异常值，确保数据质量，对数据进行Z-score标准化处理；S12、使用层次聚类算法对特征进行分组，计算特征之间的距离矩阵，使用皮尔逊相关系数距离：其中为特征x和特征y的平均值；S13、然后选择层次聚类，逐步合并或拆分簇生成树状图，选择最短距离链接方法：dA,B＝min{da,b:a∈A,b∈B}，其中dA,B表示簇A和簇B之间的距离，da,b表示簇A中一个点a和簇B中的一点b之间的距离；S14、随后通过观察树状图确定特征的分组数k，并将特征分配到相应的组中；S15、紧接着对每组特征进行分析，评估它们与目标需求之间的关系，对每组特征进行线性回归分析，得到回归系数、截距和决定系数，线性回归模型的公式为：y＝β0+β1x1+β2x2+...+βnxn，其中x1,x2...xn为特征，β0是截距，β1,β2,...βn表示回归系数；S16、最后根据相关性分析和回归分析的结果，选择与目标需求关系最强的特征组或特征；所述步骤S4采用遗传算法优化极限学习机，将进化计算的思想应用于极限学习机的参数优化，以提高模型的预测性能，具体步骤如下：S41、首先是参数编码，将极限学习机模型的关键参数编码为遗传算法中的染色体，参数包括隐藏层节点、隐藏层激活函数、隐藏层权重和偏置的初始范围；S42、生成初始种群，随机生成一组个体，每个个体代表一个极限学习机模型的参数设置；S43、适应度评价，训练极限学习机为每个个体的极限学习机模型随机生成隐藏层的权重W和偏置b；S44、计算隐藏层输出矩阵，对于给定的输入数据X，计算隐藏层的输出矩阵H：H＝gXW+b，其中g是激活函数，W是权重向量，b代表偏置；计算输出层权重，使用最小二乘法计算输出层的权重β：β＝HgT，其中Hg为H的广义逆矩阵，T是目标输出；S45、模型评估，用训练好的极限学习机模型对测试数据进行预测，得到预测值评估模型性能计算均方误差，将均方误差的倒数作为适应度值：其中MSE为均方误差，ε是一个小的常数从而避免分母为零的情况出现；S46、接下来进行遗传算法的操作，采用轮盘赌方法根据适应度值选择个体，利用多点交叉组合两个父代个体的基因，生成新个体，并对新个体的基因进行随机变异，以引入新的特征，将新生成的个体替换旧个体，更新种群；S47、最后迭代更新重复适应度评价、遗传操作步骤，直到达到最大迭代次数、适应度达到预设阈值或适应度变化小于某个阈值。

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