基于机器学习算法的智能抑尘喷洒系统研究OA

本文聚焦于基于机器学习算法的智能抑尘喷洒系统构建与优化,旨在通过实时环境监测与动态控制,有效抑制粉尘浓度.系统采用监督学习框架,结合PM2.5值、温度、湿度和风速等环境参数,构建动态控制模型.模型建立过程包括数据预处理、特征工程和算法训练,最终选用随机森林作为核心算法,测试集预测精度为96.2%.此外,堆叠式自动编码器(SAE)用于提取粉尘浓度数据的空间特征,能够有效解决多源传感器数据耦合性强的问题.系统在煤矿破碎车间进行部署,集成多种传感器,以实时监测粉尘浓度,并采用边缘计算技术提高处理速度和能效.试验结果表明,动态阈值算法在突变场景下的响应时间显著优于传统控制算法,能够提升喷洒覆盖率和抑尘效率.