基于循环神经网络的哈尔乌素露天煤矿粉尘浓度预测：方法与应用

本篇论文深入探讨了"人工智能-基于循环神经网络的哈尔乌素露天煤矿粉尘浓度预测"这一主题。哈尔乌素露天煤矿作为中国大型的煤炭开采基地，其开采活动对国家能源供应至关重要。然而，随着开采规模扩大和设备升级，粉尘排放问题日益突出，不仅威胁着矿工的健康和安全，也加剧了西北地区的环境问题。因此，对粉尘浓度进行准确预测显得尤为重要。 作者利用循环神经网络（RNN）这一先进的机器学习技术，针对哈尔乌素露天煤矿工作帮和端帮顶帮的监测数据，特别是9月至12月期间的粉尘浓度数据和气象参数，进行了深入研究。循环神经网络的优势在于能够处理序列数据，捕捉时间序列中的长期依赖关系，这对于分析和预测粉尘浓度趋势非常适用。 论文首先分析了粉尘浓度的变化特征及其可能的影响因素，包括季节性变化、风向风速、温度湿度等环境因素，以及机械设备运行状态等操作条件。通过对这些因素的综合考虑，构建了基于循环神经网络的粉尘浓度预测模型。该模型旨在提供一个科学的方法，以减少污染物排放，优化工作环境，并对未来的粉尘浓度变化提供预警。 在论文的撰写过程中，作者表达了对导师周伟的深深感谢，他们提供了选题指导、学术支持和宝贵的意见。同时，也感谢了其他多位教师和同学的帮助，以及父母的无私奉献。作者通过这篇论文，展示了在人工智能领域的研究成果，以及对环境保护和社会责任的认识。 总结来说，本文是一项结合人工智能技术与实际工业问题的研究，旨在提升露天煤矿粉尘浓度管理的科学性和效率，为保障矿工健康和环境保护提供有力工具。通过循环神经网络的应用，论文展示了理论与实践相结合的重要价值，为类似矿产开采区域的粉尘控制提供了新的思路和方法。