朱家店煤矿设备安全状态评价方法优化研究OA

【目的及方法】在物联网技术与计算机技术飞速发展的当下,煤矿企业正朝着智能化与信息化的方向大步迈进。从海量的机电设备运行状态数据里提取关键信息时,传统单一模型的预测方法因精度不足,难以契合煤矿智能化管理的要求。为解决此问题,深入剖析数据挖掘的各类预测手段,尝试运用权重分配策略,将时间序列模型与BP神经网络模型有机融合,构建起一种全新的数据综合预测模型,有效提升了预测的精准度,并以朱家店煤矿采煤机的实时监测数据为样本进行了模型验证。【结果及结论】结果显示,该组合预测模型能够精准地对煤矿机电设备的运行状况进行预测与评估,为煤矿智能化管理水平的提升提供了有力支撑,有助于煤矿企业更好地实现智能化转型与高效生产。