深度神经网络在煤质数据分析与预测中的应用

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【摘要】

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摘要：以某煤矿十年来的煤质化验数据作为分析对象，采用多层神经网络方法进行建模，分析煤质指标和发热量之间的关联关系。并根据煤质数据的特点对数据集进行时间段划分，利用LSTM神经网络对煤炭的历史发热量做时间序列分析，预测短期内煤炭的发热量。　　关键词：煤质分析;多层神经网络;LSTM神经网络　　中图分类号：TP391 文献标识码：A　　文章编号：1009-3044（2019）28-0210-03　　

【作者】

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刘高宇

【出处】

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电脑知识与技术

【发表日期】

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2019年28期

【关键词】

：

煤质分析多层神经网络 LSTM神经网络

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　　摘要：以某煤矿十年来的煤质化验数据作为分析对象，采用多层神经网络方法进行建模，分析煤质指标和发热量之间的关联关系。并根据煤质数据的特点对数据集进行时间段划分，利用LSTM神经网络对煤炭的历史发热量做时间序列分析，预测短期内煤炭的发热量。
　　关键词：煤质分析;多层神经网络;LSTM神经网络
　　中图分类号：TP391

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