基于數(shù)據(jù)挖掘的煤礦材料成本預(yù)測(cè)研究.pdf

1、煤礦企業(yè)在原煤開(kāi)采過(guò)程中,所消耗的材料種類繁多,數(shù)量巨大,材料成本一般約占總成本的20％,直接成本的35%。同時(shí),煤礦材料投入也是最具可控性的項(xiàng)目,通過(guò)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)材料成本,有效控制材料消耗,可降低原煤生產(chǎn)成本,提高煤礦企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。
　　材料成本預(yù)測(cè)應(yīng)該以科學(xué)的數(shù)學(xué)模型為依據(jù),減少人為主觀因素對(duì)定額、指標(biāo)分解等的影響。加之管理信息系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)在煤礦企業(yè)的不斷應(yīng)用,數(shù)據(jù)庫(kù)中積累了大量的材料消耗歷史數(shù)據(jù)。通過(guò)將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入煤礦的

2、材料成本預(yù)測(cè),充分發(fā)揮一手?jǐn)?shù)據(jù)的價(jià)值,對(duì)長(zhǎng)期積累的材料成本數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的知識(shí),為材料成本的管理提供決策依據(jù),以提高煤礦企業(yè)的材料成本管理水平。圍繞這個(gè)主題,論文進(jìn)行了以下研究。
　　首先,本文對(duì)煤礦材料成本管理、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘在煤礦的研究、數(shù)據(jù)挖掘在成本管理方面的研究等方面的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)進(jìn)行了綜述。對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的概念、任務(wù)、過(guò)程和方法分別作了介紹,并闡述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相比傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的優(yōu)點(diǎn)。
　　

3、然后,對(duì)煤礦材料成本的構(gòu)成、特點(diǎn)、管理現(xiàn)狀、預(yù)測(cè)中存在的問(wèn)題進(jìn)行了分析。在此基礎(chǔ)上,對(duì)影響煤礦材料成本的眾多因素進(jìn)行歸納總結(jié),結(jié)合材料成本預(yù)測(cè)原則,對(duì)影響因素進(jìn)行量化,建立基于結(jié)構(gòu)方程模型的煤礦材料成本影響因素分析模型,得出本文用于煤礦材料成本預(yù)測(cè)的影響因素,主要包括產(chǎn)量、進(jìn)尺、賦存地質(zhì)條件、萬(wàn)噸掘進(jìn)率、機(jī)械化程度、設(shè)備技術(shù)水平,為構(gòu)建煤礦材料成本預(yù)測(cè)模型的輸入輸出變量提供依據(jù)。
　　接著,本文分析了支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)規(guī)則和訓(xùn)練過(guò)程

4、,引進(jìn)先進(jìn)的粒子群(PSO)優(yōu)化算法對(duì)支持向量機(jī)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,構(gòu)建基于粒子群優(yōu)化的支持向量回歸機(jī)(PSO-SVR)煤礦材料成本預(yù)測(cè)模型。按照基于數(shù)據(jù)挖掘的煤礦材料成本預(yù)測(cè)過(guò)程模型,對(duì)某礦的實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理,以便進(jìn)一步的數(shù)據(jù)挖掘。在預(yù)測(cè)過(guò)程中,分別對(duì)材料總成本以及占較大比重的大型材料成本和支護(hù)材料成本進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,并將預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際值進(jìn)行擬合與相對(duì)誤差檢驗(yàn),預(yù)測(cè)效果較好,給出新的預(yù)測(cè)值。
　　最后,在相關(guān)煤礦材料成本預(yù)