简介:摘要:煤矿通防隐患的预测与预警分析是通过对煤矿生产环境、设备状态和工人行为等数据进行分析和处理,以及借助先进的技术手段,对潜在的安全隐患进行预测和预警的过程。通过建立有效的预警系统,可以在安全事故发生前及时发现和预警,以便采取相应的措施来避免或减轻事故的发生和影响。煤矿通防隐患的预测与预警分析涉及多个方面的知识和技术,包括数据分析、机器学习、统计分析等方法,以及传感器技术、网络通信技术和人机交互技术等先进的工具和手段。通过对煤矿生产过程的全面监测和分析,可以准确地预测和预警煤矿中可能发生的安全隐患,为安全生产提供有力的支持和保障。煤矿通防隐患的预测与预警分析是煤矿安全管理的重要内容,也是煤矿企业提高生产安全水平和保障工人生命安全的重要手段。
简介:摘要:时间序列作为时间观测值的集合,在机器学习和人工智能领域引发了广泛的关注。时间序列预测是获取未来趋势的重要课题之一,研究结果可以为各种应用提供依据,例如优化、控制以及生产计划等。因此,已经提出了许多模型来解决这个问题。但是时间序列数据往往呈现出非平稳、非线性和多维度等特点,单一的深度学习模型难以有效提取时间序列的深层特征,难以挖掘数据的内在特性和识别出数据间的潜在模式。
简介:摘要:本文针对地铁客流长序列预测问题,提出了一种基于神经网络Informer模型的解决策略,通过对宁波地铁系统的2023年下半年客流数据分析整理,构建了包含时间、节假日、天气等多因素的长序列数据集,以此为基础对Informer模型进行训练,并对2024年数据进行了预测,通过与LSTM模型预测结果以及该时段真实客流数据进行比较分析,证明本研究提出方法在地铁客流长序列预测时具有较高可行性。
简介:摘要:本文旨在探讨基于人工智能(AI)的未知通信协议方式的预测和判断方法。随着通信技术的不断发展,新的通信协议不断涌现,其特征和工作原理可能难以被传统方法识别和解析。本文提出一种基于AI的方法,利用机器学习和深度学习技术,对未知通信协议进行预测和判断,从而提高通信网络的安全性和效率。通过对已知通信协议的训练和学习,AI模型可以自动识别和分析未知协议的特征,从而实现其预测和判断。