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1.
为了提高矿井瓦斯浓度预测的准确性,提出1种改进混沌粒子群算法的多变量自适应加权最小二乘支持向量机(AWLSSVM)瓦斯预测模型,且实现了瓦斯浓度的多步预测。首先,对粒子群算法进行分析,提出1种收敛速度更快、全局搜索能力更强的改进混沌粒子群算法;针对加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)权值线性分布的缺点,根据离散点的分布特征,提出了AWLSSVM;其次,采用混沌理论构建模型的样本集;最后,对建立的模型进行了实例分析。结果表明:AWLSSVM单变量预测精度相对于最小二乘支持向量机、WLSSVM分别提高了5.3%和6.7%;多变量AWLSSVM相对于单变量AWLSSVM五步预测精度分别提高了39.3%、49.6%、55.9%、59.7%、62.5%。 相似文献
2.
针对现有煤矿尘雾图像清晰化算法存在的过增强现象和适用性不足等问题,提出一种基于深度融合网络的清晰化复原算法。深度融合网络主要包括3个部分,即图像预处理模块、特征融合模块以及图像输出模块。图像预处理模块基于对比度增强函数、亮度增强函数和伽马校正函数对输入图像进行处理,获取表征不同增强方式及程度的图像序列。由于图像尘雾清晰化需要同时考虑图像的局部信息和全局信息,在空间金字塔池化和上下文信息聚合网络的基础上提出了能够实现双向的上下文信息提取的双金字塔模块,该模块包括2个空洞卷积的串联子块,其中1个子块是以对多个尺度的空洞卷积按尺度由小到大进行串联组成,另1个子块是以对多个尺度的空洞卷积按尺度由大小进行串联组成。图像输出模块主要对特征融合层获取的特征进行处理,从而输出三通道图像,即为最终的尘雾清晰化的图像。为了获取训练数据,本文在煤矿井下清晰图像的基础上基于尘雾图像形成机理构建了较大规模的训练数据集。在训练的过程中,采用了最小平方误差损失函数和基于VGG网络的内容损失函数对网络进行优化。为评价本文提出的基于深度融合网络的清晰化算法的有效性,选取其他6种有代表性的清晰化算法进行对比。实验结果显示,本文算法在主观评价和客观评价方面都优于上述算法,表明本文算法能够有效解决过增强现象,并提升煤矿图像的清晰度和可视化效果。 相似文献
3.
4.
5.
6.
7.
数字矿山中3DGIS关键技术研究 总被引:10,自引:0,他引:10
数字矿山对3DGIS有迫切需求。对数据矿山中3DGIS关键技术进行了研究和评述,探讨将数据获取技术、数据管理和共享、空间分析和分布式网络可视化四项关键技术与三维数据建模一并纳入3DGIS技术框架体系。最后提出了目前矿山研究领域3DGIS存在的问题。 相似文献
8.
煤炭行业的煤质管理信息系统设计仍然存在业务逻辑扩展不够灵活、系统修改困难等问题。在深入研究煤质管理流程的基础上采用Struts结构,使用JDBC,JND I,Servlet等J2EE中的关键技术,结合DAO模型提出了一个新的设计方案,该系统已应用到神华煤炭运销公司,有效地提高了煤炭质量管理的工作效率。 相似文献
9.
10.