基于ART的输送带接头抽动预测

针对神东矿区洗选中心的带式输送机，针对煤矿用钢丝绳芯阻燃输送带异常磨损问题进行了调查统计分析。对选煤厂带式输送机的钢丝绳芯输送带磨损情况、带面选型及报废标准等进行了详细的探讨与分析，并建议选用符合国标GB/T 9770或行业标准HG/T 3973的相关型号产品，或提高MT668标准输送带的磨耗性，以延长胶带使用寿命，降低煤炭企业的机电成本。

主要研究了基于物联网的煤矿带式输送机综合自动化监控系统的设计与实施。通过结合存储过程的概念，实现了对煤矿带式输送机的智能化监控和管理，提高了系统的运行效率和安全性。

在C语言中操作MYSQL连接时，需要包含mysql.h文件。

螺旋输送机设计总图

基于 MATLAB 开发的砷中毒预测模型，该模型能够有效预测砷中毒风险。

MATLAB负荷预测是一种基于人工神经网络（ANN）的先进预测技术。该方法利用MATLAB软件平台，通过分析历史数据和模式识别，实现对电力系统负荷未来趋势的精确预测。这种技术不仅提高了预测的准确性，还能帮助电力管理者优化资源分配和能源利用效率。

Matlab开发-带传送带的机器人。机械臂在两条传送带之间传送零件。

该程序 huiseyuce.m 运用灰色理论构建 GM(1,1) 模型，用于数据预测。其主要步骤包括：对原始数据进行级比检验，以验证其是否符合灰色建模条件；建立基于灰色系统理论的一阶微分方程；利用 MATLAB 软件求解模型中的灰参数和微分方程，最终得到预测模型。

灰色预测，基于灰色系统理论，适用于数据量少、难以构建精确模型的场景。其核心是将数据进行灰色处理，区分已知和未知信息，并利用已知信息进行预测。 主要步骤： 灰色模型的选择：根据实际问题选择合适的模型，如GM(1,1)、GM(2,1)等。 原始数据序列的构建： 将原始数据构建为矩阵形式，并进行预处理。 GM(1,1)模型构建： 假设原始数据序列可通过一次累加得到发展规律，并进行模拟。 灰色模型参数求解： 利用已有数据，通过数学方法求解灰色模型参数。 模型检验： 检验模型的拟合效果。 模型预测： 使用建立的模型进行未来数据预测。 结果评估： 对预测结果进行评估，检验预测精度。 通过MATLAB，可以方便地实现灰色预测模型的构建、求解、检验和预测，为实际问题提供有效的解决方案。