基于深度学习算法的煤矿机械设备智能巡检系统设计与实现

摘要：

本文提出了一种基于深度学习算法的煤矿机械设备智能巡检系统,特别是利用双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络来处理和分析设备运行状态.系统通过整合传感器数据采集、数据预处理、深度学习模型构建与优化等技术模块,实现了对煤矿机械设备故障的高效预测与准确检测.实验结果表明,与传统ARIMA模型和单向LSTM网络相比,Bi-LSTM网络在准确率和F1-score等关键性能指标上表现更佳,证实了本系统在煤矿机械设备智能巡检领域的有效性和优越性.

关键词：深度学习、煤矿机械设备、智能巡检、双向长短期记忆网络

分类号：TD402(矿山机械)

在线出版日期：2024-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：23-24,62