[发明专利]一种基于神经网络算法的预测混煤指标的方法

说明书

本发明公开了一种基于神经网络算法的预测混煤指标的方法，包括以下步骤：（1）基础数据模块向预测混煤指标模块发送数据信息；（2）预测混煤指标模块向数据库模块发送数据信息；（3）数据库模块将数据通过数据处理机制处理并保存到存储单元；（4）预测混煤指标模块向数据库模块发送接收数据请求；（5）数据处理机制将存储单元的数据编码后发送给预测混煤指标模块；（6）接收单元发送解析请求给神经网络算法，同意后将数据发送给神经网络算法进行解析计算；（7）神经网络算法完成计算预测混煤指标工作；（8）输出混煤指标。本发明的方法有效的减轻了在预测混煤指标时工作人员工作量，提高了运行人员在操作繁杂的系统时的工作效率。

技术领域

本发明涉及一种预测混煤指标的方法，具体是一种基于神经网络算法的预测混煤指标的方法。

背景技术

混煤就是将若干种不同种类、不同性质的煤按照一定比例掺配加工而成的混合煤。它虽然具有其组分煤的某些特征，但其综合性能已有所改变，实际上是人为加工而成的一种新的“煤种”。动力配煤的基本原理就是利用各种煤在性质上的差异，相互“取长补短”，发挥各煤种的优点，最终使配出的混合煤在综合性能上达到“最佳性能”以满足用户要求。

神经网络算法，逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。

目前预测混煤指标中工作人员工作量大，运行人员在操作繁杂的系统时工作效率低下。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于神经网络算法的预测混煤指标的方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于神经网络算法的预测混煤指标的方法，包括以下步骤：

（1）基础数据模块以json数据格式传输形式向预测混煤指标模块发送数据信息；

（2）所述预测混煤指标模块向数据库模块发送数据信息；

（3）所述数据库模块包含数据处理机制和存储单元；所述数据库模块将接收的字符串数据通过数据处理机制处理并保存到存储单元；

（4）所述预测混煤指标模块向数据库模块发送接收数据请求，所述预测混煤指标模块包括接收单元、神经网络算法和输出单元；

（5）所述数据库模块收到数据请求后，数据处理机制将存储单元的数据进行重新编码后发送给预测混煤指标模块；

（6）所述接收单元发送解析请求给神经网络算法，接收单元在收到请求同意后，接收单元才将数据发送给神经网络算法进行解析计算；

（7）所述神经网络算法完成计算预测混煤指标工作，向接收单元反馈数据计算预测成功，可以接收下一条预测指令；

（8）所述输出单元将计算后的数据进行重新编码组合进行输出混煤指标。

作为本发明进一步的方案：步骤（1）中所述基础数据模块包含输入单元和发送单元。

作为本发明再进一步的方案：所述发送单元将数据信息发送给数据库模块，数据库模块反馈数据发送结果到发送单元。

作为本发明再进一步的方案：步骤（2）中所述数据信息以json数据格式发送。

作为本发明再进一步的方案：步骤（4）中所述预测混煤指标模块定期向数据库模块中发送访问数据请求。