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申请/专利权人：明创慧远科技集团有限公司

摘要：本申请公开了基于生产数据修正的矿山数字孪生进化方法及系统，属于矿山数字孪生进化技术领域。包括如下步骤：S1、实时数据采集和处理，S2、动态数据模型构建，S3、实时模拟与修正，S4、多因素优化策略，S5、持续演化与更新，S6、可视化与决策支持，通过实时数据采集和动态模型构建，系统能够实现对矿山生产过程的实时监控，及时检测设备状态异常、生产瓶颈和潜在故障，提供预警信息，有助于避免生产中断和降低维修成本，本申请能够实现对矿山生产过程的实时监控、动态优化和持续演化，提高生产效率和资源利用率，实现数字孪生技术在矿山领域的有效应用。

主权项：1.基于生产数据修正的矿山数字孪生进化方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、实时数据采集和处理：部署传感器网络和数据采集设备，实时收集矿山生产过程中的各种数据，对采集到的数据进行预处理和清洗；S2、动态数据模型构建：基于采集到的实时生产数据，动态构建矿山数字孪生模型，采用深度学习技术，实现对数据模式的识别和特征提取；基于实时生产数据构建矿山数字孪生模型时，使用深度学习技术涉及神经网络的前向传播、反向传播算法和参数值更新公式，用于构建、训练和优化矿山数字孪生模型；所述神经网络的前向传播具体包括：从输入数据到输出结果的计算过程，神经网络前向传播公式如下：；其中，和分别为第层和第层的输出，为激活函数，为第层的传播参数；所述神经网络前向传播公式不定义偏置；所述反向传播算法用于计算损失函数对模型参数的梯度，更新模型参数以最小化损失函数，反向传播算法利用链式法则计算梯度，然后利用梯度下降优化算法更新参数，满足逻辑关系：其他层：本层反向误差函数=下一层的反向误差函数下一层的反向传播参数激活函数的导数；最后一层的误差函数=模型预测值-实际值；反向传播算法的基本公式如下：；；其中，为激活函数，为激活函数的导数，为第层的反向传播参数，和分别为第层和第层反向误差函数；所述参数值更新公式如下：；逻辑关系为：新参数=上一次的参数-学习率反向误差函数；其中，表示新参数；表示上一次的参数；表示学习率；S3、实时模拟与修正：将实时生产数据输入到数字孪生模型中，进行实时模拟，比较模拟结果与实际生产情况，通过反馈机制对模型进行修正；S4、多因素优化策略：结合优化算法和多目标决策方法，针对矿山生产过程中的多个指标进行优化，考虑不同因素之间的相互影响和约束关系，制定综合优化策略，实现生产过程的最优化配置；S5、持续演化与更新：设计系统自适应机制，根据矿山生产环境和需求的变化而动态调整，定期对数字孪生模型进行更新和演化，利用历史数据和实验经验改进模型的表达能力和预测性能；所述自适应机制是根据模型在先前迭代中的性能调整学习率，自适应机制使用的算法为自适应学习率优化算法，具体迭代公式如下：；； ； ； ；其中： 和分别表示第次和第次迭代中的自适应学习率； 表示第次迭代中的梯度； 和分别表示一阶矩估计衰减率和二阶矩估计衰减率； 表示迭代固定学习率； 和分别表示第次迭代和第次迭代中梯度的一阶矩估计； 和分别表示第次迭代和第次迭代中梯度的二阶矩估计； 和分别表示第次迭代中的一阶矩估计均衡倒数和二阶矩估计均衡倒数； 是为了避免分母为零而添加的一个小常数；S6、可视化与决策支持：基于可视化界面，实时展示矿山生产过程的模拟结果和优化效果，提供决策支持工具，帮助管理人员和工程师快速理解数据，制定合理的生产策略和调整措施。

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