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公开(公告)号：CN113159700B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202110066991.3
申请日：2021-01-19
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及一种汇聚需求预测的矿山应急救援中心站的事故应急物资调度建模方法。本发明包括采集矿山事故信息；利用时空转换法将具有汇聚能力的单矿山事故出救点问题转化为具有特殊性的确定的多矿山事故出救点资源调运问题；利用脉冲需求波动函数描述模型总目标；定义新增矿山事故应急物资需求比例系数得出需求预测的递推公式；最后基于脉冲需求波动函数和需求预测构建模型。本发明由于考虑了实际矿山事故应急过程中矿山事故应急物资时序汇聚的特点和矿山事故应急物资的需求信息是随着事故的动态演变而不断变化的，结合时序汇聚和需求预测进行矿山事故应急物资调度，使得矿山事故应急物资的调度更贴合实际应急需求，缩短了救援时间，节约了成本。
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公开(公告)号：CN113159700A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110066991.3
申请日：2021-01-19
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及一种汇聚需求预测的矿山应急救援中心站的事故应急物资调度建模方法。本发明包括采集矿山事故信息；利用时空转换法将具有汇聚能力的单矿山事故出救点问题转化为具有特殊性的确定的多矿山事故出救点资源调运问题；利用脉冲需求波动函数描述模型总目标；定义新增矿山事故应急物资需求比例系数得出需求预测的递推公式；最后基于脉冲需求波动函数和需求预测构建模型。本发明由于考虑了实际矿山事故应急过程中矿山事故应急物资时序汇聚的特点和矿山事故应急物资的需求信息是随着事故的动态演变而不断变化的，结合时序汇聚和需求预测进行矿山事故应急物资调度，使得矿山事故应急物资的调度更贴合实际应急需求，缩短了救援时间，节约了成本。
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公开(公告)号：CN113190535B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110067003.7
申请日：2021-01-19
Applicant: 云南卫士盾科技有限公司 , 昆明理工大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/2458 , G06N3/0442 , E21F17/18
Abstract: 本发明涉及基于改进灰色‑长短期记忆神经网络组合模型的瓦斯浓度预测方法，包括：采集传感器数据、数据预处理、数据标准化、灰色预测模型的构建、改进灰色预测模型的构建、长短期记忆神经网络的构建、改进灰色—长短期记忆神经网络组合预测模型的构建，模型的检验，所述组合预测模型包括：利用指数型灰色作用量代替原有的静态灰色作用量对灰色预测模型进行改进构造出长短期记忆神经网络预测模型，利用集成学习的方法将改进灰色预测模型和长短期记忆神经网络相结合进而建立改进灰色—长短期记忆神经网络组合预测模型，并采用实际数据和评价指标进行考察组合模型的准确性。本发明能以高精度预测出瓦斯浓度序列。
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公开(公告)号：CN113190535A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110067003.7
申请日：2021-01-19
Applicant: 云南卫士盾科技有限公司 , 昆明理工大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/2458 , G06N3/04 , E21F17/18
Abstract: 本发明涉及基于改进灰色‑长短期记忆神经网络组合模型的瓦斯浓度预测方法，包括：采集传感器数据、数据预处理、数据标准化、灰色预测模型的构建、改进灰色预测模型的构建、长短期记忆神经网络的构建、改进灰色—长短期记忆神经网络组合预测模型的构建，模型的检验，所述组合预测模型包括：利用指数型灰色作用量代替原有的静态灰色作用量对灰色预测模型进行改进构造出长短期记忆神经网络预测模型，利用集成学习的方法将改进灰色预测模型和长短期记忆神经网络相结合进而建立改进灰色—长短期记忆神经网络组合预测模型，并采用实际数据和评价指标进行考察组合模型的准确性。本发明能以高精度预测出瓦斯浓度序列。
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