基于Adaboost集成BP网络原煤生产成本预测研究

为了提高传统BP神经网络预测模型精度,避免BP网络容易陷入局部极值、收敛速度慢等问题,将BP神经网络与Adaboost算法相结合,提出了一种Adaboost集成BP神经网络模型。结合磁县观台煤矿原煤生产成本相关数据,建立了原煤生产成本预测的Adaboost集成BP神经网络模型,将该模型用于实际的原煤成本预测。结果表明:该模型预测精度高于传统的BP神经网络,收敛速度快,具有较强的鲁棒性,预测精度能满足实际预测需要,为原煤生产成本预测提供了一种新的途径,也为原煤生产成本控制提供了重要依据。

关于原煤生产成本预测的探讨

为了对煤炭生产成本进行科学地预测,对影响煤炭生产成本的因素进行了深入分析,对空间影响因素采用模糊评判法、对时间影响因素采用灰色理论设计了煤炭生产成本的预测方法,为煤炭生产成本的控制提供可靠的依据。

煤炭企业原煤生产成本控制与管理措施

现代社会经济发展形势下,对煤炭资源的需求量在未来很长一段时间内会一直保持在较高的水平上,这无疑增加了煤炭企业生产压力。但是在目前更为激烈的市场竞争形势下,煤炭企业想要可持续发展,提高企业经济效益,最为重要的管理方式就是降低生产成本。为此,就应基于原煤生产成本的介绍和特点分析,从材料费用、职工工资福利和其他费用方面开展分级管控工作,同时还要做好原煤生产成本分析工作和安全质量管理工作等,尽量降低原煤生产成本,推动煤炭企业的可持续健康发展。

煤炭企业原煤生产成本的控制与管理

随着我国经济增速持续减缓,能源结构调整加快,导致煤炭才能过剩,价格下滑,煤企利润空间明显缩小。降低原煤成本尤显重要,本文从原煤成本经济性与技术性出发,对可控成本进行了分析、提出了一系列解决办法,对原煤成本进行适时的有效控制,推行全员成本管理责任体系,抓安全抓质量,促进成本管理,这样才使煤炭企业实现可持续发展。

基于改进GS-SVM的煤炭生产成本预测

原煤生产成本同时受到多种因素的共同影响,导致原煤生产成本系统具有非线性、多维性等特点。为了对原煤生产成本进行更加科学、准确的预测,针对目前我国原煤生产成本预测中存在的问题,将支持向量机(SVM)引入到原煤生产成本预测中。为快速准确地选取支持向量机参数,在传统网格搜索(GS)算法基础之上提出了一种改进网格搜索算法,并建立了一种基于改进GS-SVM的煤炭生产成本预测模型。将该模型用于观台煤矿原煤生产成本预测中,模型预测误差均在5%以下,平均误差3.3673%,预测精度高于多元回归分析,而模型训练时间也远低于传统网格搜索算法和启发(粒子群)算法,能够满足实际原煤成本预测需求。