MRA-RBF神经网络提升煤矿材料成本预测精度

在本文中，"MRA-RBF神经网络组合算法的煤矿材料成本预测"是一项旨在改进煤矿材料成本预测精度的研究。研究人员针对传统预测方法存在的问题，将多元回归模型（MRA）与径向基函数神经网络（RBF神经网络）巧妙地结合起来，创建了一种新型的MRA-RBF耦合模型。这种模型的构建考虑了自然因素（如地质条件）、技术因素（如开采工艺）和管理因素（如运营管理）等8个关键变量，构建了一个全面的成本预测指标体系。 通过对实际煤矿材料成本的数据进行预测分析，研究结果显示，MRA-RBF耦合模型展现出显著的优势。其预测的最大误差为10.7951452%，平均误差为5.45971%，最小误差低至0.3445817%。这表明该模型相较于单一的MRA模型和RBF神经网络，预测精度得到了显著提升。这一结果证明了所提出的模型具有较高的科学性和准确性，证明了将线性拟合算法和非线性拟合算法结合应用于煤矿材料成本预测是有效的策略。 这项工作对于煤矿行业的成本控制具有重要意义，因为它提供了一种新的预测手段，可以帮助企业更准确地估计材料成本，从而优化资源配置，降低运营风险，提高经济效益。同时，对于其他行业或领域中成本预测问题的解决也有一定的参考价值，显示出在复杂系统预测中，多方法融合的潜力和优势。因此，MRA-RBF神经网络组合算法在煤矿材料成本预测领域的应用，无疑为相关决策者提供了强有力的数据支持和科学依据。