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:太阳能光热发电技术作为一种清洁、可再生能源技术,近年来在全球范围内得到了广泛关注和快速发展。本文围绕该技术的经济性及其未来发展前景展开分析。通过对比传统化石能源和太阳能光热发电的成本结构,详细论证了太阳能光热发电在能源生产过程中的经济优势。分析了太阳能光热发电技术在不同地理区域的应用效果及其对能源结构优化的贡献,指出该技术在减少碳排放和环境污染方面的潜力。探讨了当前太阳能光热发电技术在商业化过程中面临的技术瓶颈和政策支持力度,提出了相关的改进措施和建议。基于市场需求和技术进步的综合分析,对太阳能光热发电技术的未来发展趋势进行了预测,展望了其在全球能源转型中的重要地位。