本文選題：大數(shù)據(jù) + 信息融合�。� 參考：《西安科技大學學報》2016年02期

【摘要】：當前煤炭行業(yè)由于宏觀經(jīng)濟增長速度的下滑出現(xiàn)困難,傳統(tǒng)的生產(chǎn)、管理模式對提升企業(yè)的經(jīng)營效率難有作為,煤炭企業(yè)亟需轉型升級,利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等現(xiàn)代信息手段重構生產(chǎn)、管理模式勢在必行。同時,中國"互聯(lián)網(wǎng)+智慧能源"行動在能源企業(yè)運用大數(shù)據(jù)技術對設備狀態(tài)等數(shù)據(jù)進行分析挖掘與預測,推進能源生產(chǎn)智能化,對進一步提高煤礦安全穩(wěn)定運行水平具有重要意義。通過運用大數(shù)據(jù)、信息融合和灰色關聯(lián)法,設計了一種甄別皮帶故障的實用方法。實驗結果表明,該方法對提高皮帶使用效率,降低因皮帶損壞導致停工而產(chǎn)生的經(jīng)濟損失具有十分重要的應用價值。
[Abstract]:At present, the coal industry is facing difficulties due to the decline in the rate of macroeconomic growth, and the traditional production and management modes are difficult to improve the business efficiency of enterprises. Coal enterprises urgently need to be transformed and upgraded, using the Internet, big data, Cloud computing and other modern information means to restructure production, management mode is imperative. At the same time, China's "Internet Smart Energy" initiative has used big data technology to analyze and forecast equipment status data in energy enterprises, in order to promote intelligent energy production. It is of great significance to further improve the safety and stability of coal mine operation level. By using big data, information fusion and grey correlation method, a practical method for identifying belt faults is designed. The experimental results show that this method has important application value in improving the efficiency of belt use and reducing the economic loss caused by belt damage.
【作者單位】： 西安科技大學能源學院;西安科技大學能源與經(jīng)濟管理研究中心;延安大學經(jīng)濟管理學院;西安科技大學管理學院;
【基金】：國家自然科學基金(71273206,71273207)
【分類號】：TD634.1

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2 郭有a，

本文編號：1827831