在露天礦采掘生產(chǎn)過程中,如何高效合理的利用采運設(shè)備進行生產(chǎn),是礦山企業(yè)發(fā)展面臨的重要問題。行程時間作為衡量道路通行能力的重要參數(shù),對其進行實時預(yù)測,可以實現(xiàn)卡車在運行過程中的實時管控和調(diào)度,也是實現(xiàn)露天礦卡車實時調(diào)度、控制的關(guān)鍵因素。因此,通過對卡車狀態(tài)以及狀態(tài)運行時間進行預(yù)測,優(yōu)化卡車調(diào)度模型,以此來提高卡車設(shè)備利用率,提高企業(yè)經(jīng)濟效益,推動礦山智能化發(fā)展,實現(xiàn)高效智能生產(chǎn)。具體工作主要有以下幾個方面:(1)針對露天礦卡車狀態(tài)識別以及狀態(tài)時間預(yù)測所涉及的機器學習理論與算法進行了闡述,并介紹了卡車調(diào)度優(yōu)化理論,為基于卡車狀態(tài)運行時間預(yù)測的調(diào)度模型建立與求解提供了思路。(2)針對露天礦卡車在裝運卸運輸過程中的各種狀態(tài),利用機器學習算法建立了露天礦卡車狀態(tài)識別模型,并利用智能調(diào)度管控平臺采集到的相關(guān)特征數(shù)據(jù),進行仿真實驗。結(jié)果表明:Adaboost算法在露天礦卡車狀態(tài)識別方面具有良好的識別性能。(3)針對卡車狀態(tài)運行時間,利用機器學習算法建立了露天礦卡車狀態(tài)運行時間預(yù)測模型,并利用相關(guān)特征數(shù)據(jù),進行仿真實驗。對于每一狀態(tài)運行時間預(yù)測,所適用的最佳機器學習模型是不同的,SVM模型適用于空載和...

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1機器學習學科分布圖

西安建筑科技大學碩士學位論文112相關(guān)理論基于機器學習的露天礦卡車狀態(tài)運行時間預(yù)測及調(diào)度應(yīng)用相關(guān)理論及算法的梳理，是課題研究的基矗本章主要針對基于機器學習的露天礦卡車狀態(tài)運行時間預(yù)測及調(diào)度應(yīng)用中涉及到的主要理論及相關(guān)算法原理進行了詳細闡述，包括機器學習理論及算法、卡車調(diào)度理論。其....

圖3.7露天礦卡車狀態(tài)識別流程

西安建筑科技大學碩士學位論文28的中心點坐標是固定的，即裝載點坐標為（xa，ya），卸載點坐標為（xb，yb），則卡車實時位置（xi，yi）到裝載點的距離Dai表示為：()()22aiaiaiDxxy+=y（3-5）到卸載點的距離Dbi表示為：()()22bibibiDxxy+=....

圖3.8GPS軌跡匹配效果

西安建筑科技大學碩士學位論文293.3卡車狀態(tài)運行時間預(yù)測模型構(gòu)建在露天礦卡車優(yōu)化調(diào)度中的路徑規(guī)劃，車流規(guī)劃以及實時調(diào)度方面，路徑規(guī)劃通常是最小化運行時間，車流規(guī)劃是通過運行時間進行車流分配，而實時調(diào)度更需要相對準確預(yù)測卡車所在路線上的行程時間[14]。所以，精準的預(yù)測卡車狀態(tài)運....

圖3.11卡車狀態(tài)運行時間預(yù)測流程

西安建筑科技大學碩士學位論文34圖3.11卡車狀態(tài)運行時間預(yù)測流程3.4本章小結(jié)本章針對露天礦卡車狀態(tài)識別及狀態(tài)運行時間預(yù)測模型建立，主要研究內(nèi)容：（1）首先針對卡車在裝—運—卸循環(huán)連續(xù)運輸工藝存在的5種狀態(tài)類別（空載、待裝、裝載、重載和卸載）進行簡要介紹。（2）通過分析卡車狀態(tài)....

本文編號：3949961