煤炭物流电子供应链管理中的问题与对策探究

在煤炭物流电子供应链管理中存在一系列问题,如信息不对称、流程冗长、协同效率低下等,严重制约了煤炭物流行业的现代化进程。文章在深入地探讨了煤炭物流电子供应链管理中的现存问题的基础上,提出了一系列有针对性的对策,旨在为推动煤炭物流行业的转型升级提供理论支持与实践参考,助力煤炭企业在激烈的市场竞争中脱颖而出,实现可持续发展。

基于CNN BiGRU RF模型的TBM掘进参数预测研究

作为井下巷道掘进的新工法,全断面隧道掘进机(TBM)有显著的经济效益,对TBM的掘进参数进行预测对于确保TBM的掘进效率具有重要意义。对现场获取的TBM数据进行清洗和预处理,利用皮尔逊相关系数法对模型输入特征进行筛选,并构建基于卷积神经网络(CNN)优化的双向门控循环单元(BiGRU)神经网络并通过随机森林(RF)进行集成的TBM掘进参数预测模型,实现对TBM掘进参数的预测。研究结果表明:选取与总推力和推进速率关联度最密切的刀盘转速、刀盘扭矩和贯入度作为特征参数;构建的CNN BiGRU RF模型预测掘进参数对总推力和推进速率的拟合优度R 2均值分别为0.950和0.966,均方误差MSE平均值分别为0.750和0.782,均方根误差RMSE平均值分别为0.866和0.885,平均绝对误差MAE平均值分别为1.054和1.007,并且回归评价指标MSE、RMSE、MAE相较于CNN BiGRU模型,分别降低2.497、0.966和0.386,R 2提升23.4%,证明CNN BiGRU RF模型的预测准确度和泛化性最高。该研究可为实际工程掘进参数预测提供指导,有助于推动TBM在煤矿的推广,保障TBM的施工进度。