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《东北电力大学》 2014年
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煤质检验数据分析及热值预测研究

孙洪亮  
【摘要】:煤质数据信息始终贯穿着煤炭企业经营运行的各个环节,数据分析与预测可以最大化地开发数据资料的功能,发挥数据的作用。从大量的煤质检验数据中发现异常数据,可以提供准确、及时、可靠的分析数据;分析煤炭热值与灰分、水分、挥发分等指标的相关性,可以为数据审核及热值预测提供重要的理论依据;研究合理的算法和实现手段预测煤炭热值,是煤质数据分析的重要任务和方向。 本文的主要研究对象为开滦煤矿某选煤厂煤质工业分析指标数据,对煤质数据的误差分析、相关性分析、热值预测等算法进行了深入研究,并将算法集成于网络环境中实现,建立了煤质数据分析处理的系统化方案,同时,解决了数据传递滞后、共享性差等问题,符合煤炭企业信息化建设的要求。具体研究内容如下: 首先,通过分析比较不同的离群值分析算法,选取了一种新型的、结构简单的分布图法分析粗大误差;然后,对煤炭热值与灰分、水分、挥发分的相关性进行分析,对传统灰色关联分析法进行了改进,采用了一种灰色斜率关联分析法进行分析。之后,采用相同的样本数据和检验数据,对煤炭热值分别采用回归分析方法与神经网络方法进行预测,得到神经网络模型预测精度较高的结论。最后,将分析算法、预测算法以及数据处理过程进行网络系统实现。
【学位授予单位】:东北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TQ531

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【参考文献】
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