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| 1 | 人工智能背景下采矿系统工程发展现状与展望显示文摘随着以人工智能为核心的第四次工业革命的到来,采矿系统工程作为采矿工程与系统工程的交叉学科方向,迎来了前所未有的发展机遇和挑战。首先梳理了采矿系统工程涉及的基本理论和研究方法,在此基础上对人工智能技术在采矿系统工程中的发展历史进行了回顾,通过对研究现状进行分析,综述了当前人工智能、大数据背景下采矿系统工程的研究方法和研究应用对象,最后指出了未来采矿系统工程在跨学科应用、大系统优化及智能采矿方面的发展趋势。研究表明:以进化计算和机器学习为代表的人工智能技术,在新一代新能源智能化无人采矿装备,无人采矿新技术、新工艺及新模式,采矿生产各工艺流程智能化和多系统融合大数据平台等4个重要发展方向中将发挥越来越重要的作用,是未来引领智能矿山建设的核心技术,人工智能技术与传统采矿工艺的结合必将推动采矿系统工程学科进入全新的发展阶段。 | 顾清华 江松 李学现 卢才武 陈露 | 2022 | 金属矿山2022，，5： | 18 |
| 2 | 基于ARIMA-SVM的煤炭价格预测及实证研究显示文摘煤炭价格是煤炭市场最重要的风向标,预测煤炭价格对我国煤炭行业及相关产业发展具有重要意义,为提高煤炭价格预测的准确度,提出了基于ARIMA-SVM的煤炭价格预测方法。ARI-MA-SVM考虑了煤炭价格时间序列自身特性和对煤炭价格的多种影响因素,采用平均加权的方式将ARIMA和SVM的预测结果进行结合,以期得精度较高、误差水平低的预测结果。对环渤海动力煤价格进行了预测实证分析,实验结果表明,与分别采用ARIMA或SVM的预测结果相比,ARI-MA-SVM方法可以对煤炭价格进行精度更高的预测。 | 郭建利 程蕾 孙博超 颜瑞 | 2016 | 煤炭经济研究2016，36，2： | 13 |
| 3 | 煤炭价格研究综述与展望显示文摘介绍了煤炭价格形成机制、煤炭价格影响因素和预测、煤炭价格对国民经济的影响以及煤炭价格指数研究等方面的研究工作。现有的研究文献表明,关于煤炭价格的研究,研究的方向和角度趋于多元化,研究的方法也趋于多样化,是能源经济的重要研究方向,未来的研究可以进一步向煤炭期货价格等方向延伸。 | 周华英 | 2015 | 煤炭经济研究2015，35，2： | 5 |
| 4 | 基于灰色预测和多元回归对中国煤炭价格的影响因素研究显示文摘针对煤炭价格影响因素及价格预测问题,首先对选取的影响因素进行量化分析,运用主成分分析法提取出影响因素的有效信息,得出各个影响因素对于秦皇岛港动力煤价格影响程度的大小,然后采用灰色预测模型进行煤炭价格的短、中期预测,采用多元线性回归模型进行长期预测,最后,综合考虑未来各种情况将会引起的煤炭价格影响因素在结构性和重要性方面的变化,建立VAR模型预测得到煤炭价格在长、短期内受到突发事件的制约效果的不同的结论,并为保障中国未来煤炭市场的平稳发展,提出相关政策建议. | 马妍 安广实 詹潇潇 | 2021 | 哈尔滨师范大学自然科学学报2021，37，5： | 2 |
| 5 | 基于模式匹配的煤炭价格短期预测显示文摘考虑煤炭价格的非线性特征,采用模式匹配的方法对煤炭价格进行了短期预测。并选取了秦皇岛港煤炭交易市场山西优混(Q5500)煤种价格进行实证研究。实证研究结果表明,模式匹配法能够较好地进行煤炭价格短期预测,可为煤炭生产、消费企业以及政府进行科学决策提供支撑。 | 程蕾 | 2014 | 煤炭经济研究2014，34，10： | 2 |
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