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多维数据在矿山安全管理中的融合与创新应用
前言
特征工程是多维数据挖掘中的关键环节。通过对矿山事故相关因素的深入分析,选择出最具有预测意义的特征变量。例如,设备的运转状态、操作人员的工作经验、历史事故记录等都可能成为预测模型中的重要输入变量。数据融合技术则将来自不同来源的数据进行集成,确保各类信息得到充分利用,提高预测精度。
为了实现矿山事故的实时预测,需要建立有效的实时数据采集系统。现代矿山往往配备有大量传感器,用于实时监测矿山环境、设备状态和人员行为等。通过物联网技术,可以将各类数据实时上传到数据处理平台。实时数据的分析能够及时发现潜在的风
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