【摘 要】
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根据东露天矿2012年1-9月份某4100电铲的作业数据,分别运用GM（1,1）和BP神经网络建立了电铲月度生产能力时间序列动态预测模型。通过这两种模型的计算和分析,表明BP神经网络的拟
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根据东露天矿2012年1-9月份某4100电铲的作业数据,分别运用GM（1,1）和BP神经网络建立了电铲月度生产能力时间序列动态预测模型。通过这两种模型的计算和分析,表明BP神经网络的拟合精度较好,预测结果与实际值吻合度较高,可以用此模型来预测东露天4100电铲的月度生产能力。通过预测可以判别电铲生产能力的变化趋势,采取相应的改进措施,最大限度的提高生产能力,同时为生产计划的编制提供参考依据。
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