基于随机森林算法的通风网络故障判识

针对煤矿生产过程中由风阻变化引起的通风网络故障问题,以通风网络解算技术为理论基础,建立通风网络故障判识数学模型,提出1种基于随机森林算法的风网故障判识方法。以泰山隆安煤矿通风网络为研究对象,构建“风阻-风量”分支故障样本集,分别使用随机森林算法、 BP神经网络和支持向量机进行风网阻变型故障判识试验,通过测试样本进行模型判识精度验证,判识准确率分别为91.5%、 86.5%和87.5%。结果表明,随机森林算法故障判识模型的判识准确率最高,在通风网络阻变型故障判识中具有较高的适用性。

基于ISOS软件判识自动气象站故障及处理方法

地面气象自动观测更能直观、准确、可靠地反映气象要素的实时变化,对气象预报和应急减灾起着重要的指导作用,因此对异常数据的监控显得尤为重要,当发现数据异常后,快速判断出故障点,及时解决故障才能确保气象数据的连续性。通过对实际工作中遇到的问题及解决故障的方法进行总结归纳,理清数据异常的原因,提高工作效率,从而保障数据的稳定传输。