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公开(公告)号：CN111079978B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201911139793.4
申请日：2019-11-20
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06Q10/04 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开一种基于逻辑回归和增强学习的煤与瓦斯突出预测的方法，属于动态预测技术领域，该方法融合LR和Adaboost增强学习设计煤与瓦斯突出预测模型，采集煤与瓦斯突出的多种影响因素数据样本，训练基于LR与Adaboost融合模型的煤与瓦斯突出预测模型，在对煤与瓦斯突出灾害实时监测过程中，如果煤与瓦斯突出的预测结果与反馈的实际结果不一致时，则需要利用实时数据及其对应的实际结果更新样本数据，并对基于LR与Adaboost融合模型的煤与瓦斯突出预测模型重新进行训练学习，完成煤与瓦斯突出预测模型的修正。本发明提供的方法可以实现对煤与瓦斯突出预测的快速、准确和动态预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109492816B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201811364980.8
申请日：2018-11-16
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提出一种基于混合智能的煤与瓦斯突出动态预测方法，流程包括：数据检测；采用均值分批估计融合方法进行数据处理；组成待预测的新问题；利用基于案例聚类的案例检索与匹配方法，针对新问题进行案例检索与匹配，如果案例检索与匹配是有效的，采用加权平均的方法进行案例重用，得到煤与瓦斯突出的预测结果，如果案例检索与匹配是无效的，运行OBPNN突出预测模型，得到煤与瓦斯突出的预测结果。利用实测数据对所提方法进行验证，实例验证结果表明，所提方法给出高精度的预测结果，同时具有良好的鲁棒性，而且建模算法效率更高，预测所用时间更短。
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公开(公告)号：CN110490383A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910763512.6
申请日：2019-08-19
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明涉及钢铁热态生产优化技术领域，提供一种基于板坯聚类的一体化生产炉次计划优化方法，包括：步骤1：构建炉次计划优化模型；步骤2：对待计划板坯集合按钢级和厚度进行分类，得到多个初级类，每个初级类中板坯的钢级相同且厚度相同；步骤3：对每个初级类进行聚类，得到多个二级类；步骤4：给每个二级类中的板坯指派中间包，使中间包所浇铸的板坯重量最大化；步骤5：对每个中间包中的板坯，确定板坯宽度；步骤6：对每个中间包中的板坯，划分炉次。本发明能够在大规模组炉情况下快速获得稳定且更优的炉次计划，提高中间包利用率和生产效率，能够同时保证优化质量和优化效率。
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公开(公告)号：CN109492816A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811364980.8
申请日：2018-11-16
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提出一种基于混合智能的煤与瓦斯突出动态预测方法，流程包括：数据检测；采用均值分批估计融合方法进行数据处理；组成待预测的新问题；利用基于案例聚类的案例检索与匹配方法，针对新问题进行案例检索与匹配，如果案例检索与匹配是有效的，采用加权平均的方法进行案例重用，得到煤与瓦斯突出的预测结果，如果案例检索与匹配是无效的，运行OBPNN突出预测模型，得到煤与瓦斯突出的预测结果。利用实测数据对所提方法进行验证，实例验证结果表明，所提方法给出高精度的预测结果，同时具有良好的鲁棒性，而且建模算法效率更高，预测所用时间更短。
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公开(公告)号：CN111079978A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911139793.4
申请日：2019-11-20
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开一种基于逻辑回归和增强学习的煤与瓦斯突出预测的方法，属于动态预测技术领域，该方法融合LR和Adaboost增强学习设计煤与瓦斯突出预测模型，采集煤与瓦斯突出的多种影响因素数据样本，训练基于LR与Adaboost融合模型的煤与瓦斯突出预测模型，在对煤与瓦斯突出灾害实时监测过程中，如果煤与瓦斯突出的预测结果与反馈的实际结果不一致时，则需要利用实时数据及其对应的实际结果更新样本数据，并对基于LR与Adaboost融合模型的煤与瓦斯突出预测模型重新进行训练学习，完成煤与瓦斯突出预测模型的修正。本发明提供的方法可以实现对煤与瓦斯突出预测的快速、准确和动态预测。
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公开(公告)号：CN110490383B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201910763512.6
申请日：2019-08-19
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明涉及钢铁热态生产优化技术领域，提供一种基于板坯聚类的一体化生产炉次计划优化方法，包括：步骤1：构建炉次计划优化模型；步骤2：对待计划板坯集合按钢级和厚度进行分类，得到多个初级类，每个初级类中板坯的钢级相同且厚度相同；步骤3：对每个初级类进行聚类，得到多个二级类；步骤4：给每个二级类中的板坯指派中间包，使中间包所浇铸的板坯重量最大化；步骤5：对每个中间包中的板坯，确定板坯宽度；步骤6：对每个中间包中的板坯，划分炉次。本发明能够在大规模组炉情况下快速获得稳定且更优的炉次计划，提高中间包利用率和生产效率，能够同时保证优化质量和优化效率。
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