DOI: 10.11799/ce202204012
基于BP神经网络和遗传算法的综采面工艺参数优化研究
王挨荣1
陈汉章2
郭微2
潘涛2
赵洪泽2
贾灵强2
徐洪洋3
1.国能神东煤炭集团 上湾煤矿, 内蒙古 鄂尔多斯 0170102.国能信息技术有限公司, 北京 1000113.中国矿业大学(北京) , 北京 100011
摘要：针对综采面生产过程机理复杂、 数学模型难以建立等问题,通过数据挖掘和深度学习技术,挖掘隐藏在数据中的规律,通过智能建模技术和多目标优化技术,根据矿井综合生产指标对工艺控制参数进行模拟,建立工艺参数优化模型、 通过海量历史数据对模型训练,给出合理工艺参数优化控制策略情况预测,以提升工作面生产效能为目的,选择出优化的、 合理的工艺控制参数,为降低生产成本和能耗、 提高生产效率提供智能决策方案,为矿山工作人员提供辅助决策方法.
关键词：综采工作面多目标优化工艺参数优化遗传算法深度学习神经网络
分类号：TD82(矿山开采)
资助基金：国家重点研发计划(2017YFC0804300)
论文发表日期：2022-04-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 62-67 )
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