灰色理论在液压泵寿命预测中的应用

本文选取液压泵的流量为参数,用灰色预测方法预测了泵的使用寿命,用True BASIC语言编程计算,并把灰色预测方法的预测结果同回归法、时间序列分析法的预测结果进行了比较,证实了灰色预测方法对液压泵的寿命预测是有效的,且预测精度高。     

金属矿山隐伏矿找矿预测理论与方法

因为矿山类别、数目、矿产资源极其有限,所以,在对隐伏矿的寻找和开采上是比较繁琐困难。因此,本文提出金属矿山隐伏矿找矿预测理论与方法。在金属矿山隐伏矿找矿预测理论的指导下,对构造预测、地层—岩相预测进行预测,实现找矿靶区的优选。与传统方法相比,本文方法在矿床预测的数量、范围以及结果的精确性上均获得较好的实验结果。     

个旧高峰山矿段接触带矿体形态与赋存关系分析

本文围绕高峰山突起1-1~#矿体外围分析花岗岩岩体形态,进行成矿预测,提出找矿、成矿预测的理论指导。     

线性模型的预测优度检验方法

本文着眼于线性模型Y=Χβ+ε的预测精度,首次提出了线性模型预测优度检验的方法。作者导出了预测误差平方和的概率分布,建立了预测优度检验的统计量,阐明了预测优度检验的规则,得到了衡量线性模型预测优度的指标——预测置信水平,对预测优度检验和拟合优度检验进行了比较,给出了应用实例。     

岩爆预测预报方法

为提高岩爆防治工作的目的性和准确性，必须对岩爆危险进行准确的预测，本文对国内外岩爆的预测预报方法进行了系统的归纳，总结了常有和的岩爆预测判据，并对预测方法的发展提出合理建议。     

矿山地质滑坡灾害的三维GIS预测系统设计及实践

解决传统预测系统在对矿山地质滑坡灾害进行预测时,开展矿山地质滑坡灾害的三维GIS预测系统设计及实践研究。通过矿山地质滑坡数据采集装置选型和无线显示告警终端设备选型,实现对系统的硬件设计,建立矿山地质滑坡灾害三维预测模型。通过实验进一步证明,本文提出的预测系统与传统预测系统相比有效提高了预测精度。     

有色金属地下矿山生产电耗的预测与控制

本文应用数学中的有关概率统计知识,结合厂矿企业管理中的实际问题,给出了有色金属地下矿山生产电耗的预测和控制, 本文所用的方法,也适用于对其它企业的电耗以及其它相关关系进行预测和控制。     

灰色预测在矿山安全生产中的应用

灰色预测通过对系统当前不安全明确信息的处理,发现和掌握系统的变化规律。本文应用灰色系统理论的预测方法,通过声发射监测试验,对矿山采场未来可能发生冒顶的时间进行预测,取得令人满意的结果。     

新形势下我国民营有色金属矿山企业财务危机预测建模研究

针对构建民营企业财务危机预测准确度不高的问题,构建新形势下我国民营有色金属矿山企业财务危机预测模型,提出一种基于企业财务危机关联特征分解的预测模型,首先进行了民营有色金属矿山企业财务危机预测的约束参量分析,采用财务收益率、银行利差和金融流动性指标等因素进行预测建模,实现企业财务危机关联特征分解,达到准确预测效果。最后进行实证数据分析,结果表明,本文预测模型能有效预测企业未来经济和金融发展走势,对财务危机的预警能力较好,有效指导会计决策。     

鞍钢1988年经营目标经济效益预测模型的研究

经济预测是对客观经济过程及其变化趋势的预料和推测,对提高经济效益和加强管理起着重要的作用。本文主要介绍利用趋势修正滑动平均法,根据数学原理推导出预测的数学模型,进行定量预测鞍钢公司实现的利税,其结果与定性分析的结果是一致的,证明定量预测的结果是真实可靠的。     

地铁车站PM2.5浓度自注意力混合预测方法研究

建立可靠的空气质量预测模型对经济发展和污染治理至关重要,解决PM2.5浓度的预测问题成为当务之急。本文提出了一种基于自注意力机制的混合预测方法,旨在提高PM2.5浓度的预测精度。使用自注意力机制来捕捉序列中的关键信息;用GRU对序列进行预测;使用DBN对误差序列进行校正,以提高预测的准确性和稳定性,形成了最终的预测序列。为了验证模型的性能,以我国四个地铁车站的室外PM2.5数据为例进行数据处理和预测。结果表明,预测模型在准确性和稳定性方面优于其他参照模型,为决策者提供了科学依据,以更好地治理大气污染问题。     

加热炉加热管的劣化调查和使用寿命预测

进行高温、高压下使用的加热炉加热管的使用寿命预测,进而采取相应的维修、保养手段,这对于延长加热炉的使用寿命是相当重要的。然而,对加热管进行预测却是十分困难的。本文介绍了采用无损检测和非无     

地质矿产预测信息化相关问题的思考

在科技发展速度极快的当今社会,进行地质矿产预测工作时所应用的技术正在被不断的丰富和完善,在诸多新兴技术之中,最具代表性技术为信息化预测技术。本文立足于当今的时代背景,首先阐明了地质科学领域数据具有的特点,然后又分析了地质矿产预测信息化现存的问题,最后通过理论与实际相结合的方式,有针对性的提出了能够对地质矿产预测信息化程度进行提升的有效策略。     

受采动影响的地表建筑物沉降的灰色预测方法

本文采用灰色预测原理，对因采动影响的地表建筑物沉降进行预测。在研究建筑物受损害的特性和保护措施中有十分重要的意义。     

用突变理论预测地下采场冲击地压发生的可能性

冲击地压是地下采场中破坏最为严重的一种地压现象，传统方法无法预测它的发生。本文试用突变理论对地下采场冲击地压发生的可能性进行预测，并结合实例进行分析，取得良好效果，为地下采场冲击地压发生的可能性预测提供了新途径。     

克木巴依金矿水文地质特征及涌水量分析

准确预测矿坑涌水量具有重要的意义,本文在分析矿区水文地质特征的基础上,通过水文地质参数计算,对矿坑涌水量进行计算预测,为矿床开采设计、建井及制定疏干措施提供重要依据。     

连续加热炉内钢坯换热机理模型的能耗预测方法研究

轧钢加热炉是钢铁生产中主要的能耗设备,对加热炉进行能耗的预测是十分重要的。由于引起加热炉能耗波动的影响因素较多,采用数据挖掘的方法对其能耗进行预测,往往要引入过多的变量,引起计算的难度。本文通过对加热炉进行机理分析进行模型的建立,可实现对加热炉各工况进行离线的模拟,得到相应的能源消耗值,从而可经过在线的安装,达到实时和准确预测的目的。     

坡合-小湾矿段钼矿床地质特征与远景预测分析

本文主要对坡合-小湾矿段钼矿床的地质特征进行详细分析,并对该矿区进行远景预测。     

深度学习在电力系统预测中的应用

电力系统预测主要包括负荷预测、出力预测以及健康状态预测等。通过负荷预测,可以优化电力生产规划,从而更好地实现电能的精细化分配;通过出力预测,可以有效提升新能源电力消纳能力,实现电能的充分及合理利用;通过电力设备健康状态预测,可以及时发现设备运行隐患,从而进一步保障电力系统平稳安全运行。深度学习凭借其卓越的特征分析和预测能力,被广泛应用于电力系统运行及维护。本文首先归纳介绍了电力系统预测深度学习模型的特点、适用场景;其次,梳理了深度学习在面向民用及工业场景负荷预测、光伏及风电出力预测、机械及非机械设备健康状态预测中的应用前沿;最后,对深度学习在电力系统预测中所面临的关键问题、发展趋势进行了总结和展望。      

综合信息地质体单元法在某矿预测的应用——以桂北张家地区为例

综合信息地质体单元法,以综合信息为主要解译手段,矿床研究与区域物化探异常融为一体,进行成矿预测。本文论述侵入的矿体类型及矿产预测方法在矿产地质调查区张家地区的应用,主要是利用特征分析法进行成矿有利度计算,从而圈定成矿靶区。