Obtenga beneficios adicionales
Aún no tiene una suscripción a Virtual Pro?
Para acceder a este contenido se requiere una suscripción
Obtenga beneficios adicionales
Aún no tiene una suscripción a Virtual Pro?
Para acceder a este contenido se requiere una suscripción
Una estimacin precisa del proceso minero es vital para la asignacin ptima de los recursos minerales. El desarrollo de cualquier pas est precisamente relacionado con la gestin de los recursos minerales. Por lo tanto, la previsin de los recursos minerales contribuye en gran medida a la gestin, la planificacin y la asignacin mxima de los recursos minerales. Sin embargo, es un reto debido a su variabilidad multiescala, no linealidad, no estacionariedad y alta irregularidad. En este artculo, proponemos dos mtodos hbridos revisados para abordar estos problemas y predecir los recursos minerales. Nuestros mtodos se basan en los principios de eliminacin de ruido, descomposicin, prediccin y ensamblaje que se aplican a la produccin de datos de series temporales de recursos minerales. El rendimiento de los mtodos propuestos se compara con el modelo tradicional existente de una etapa (sin estrategias de eliminacin de ruido y descomposicin), con modelos hbridos de dos etapas (basados en estrategias de eliminacin de ruido) y con modelos hbridos de tres etapas (con estrategias de eliminacin de ruido y descomposicin). El rendimiento de estos mtodos se evala utilizando el error relativo medio (ERM), el error absoluto medio (EAM) y el error cuadrtico medio (ECM) como medidas de evaluacin para la produccin de cuatro recursos minerales principales de Pakistn. Se concluye que el marco propuesto para la prediccin de los recursos minerales mostr un mejor rendimiento en comparacin con otros modelos existentes de una, dos y tres etapas. Adems, la precisin de la prediccin del modelo hbrido revisado mejora al reducir la complejidad de la produccin de datos de series temporales de recursos minerales.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículo:
Clasificación de la espondilosis cervical basada en cálculos difusos
Artículo:
Soluciones Asintóticamente Casi Periódicas para una Clase de Ecuaciones Diferenciales Funcionales Estocásticas
Artículo:
La Dinámica y Sincronización de un Sistema de Orden Fraccional con Variables Complejas
Artículo:
Un análisis empírico de la coordinación entre los efectos descompuestos del beneficio medioambiental de las infraestructuras urbanas: estudio de caso de cuatro municipios autónomos chinos
Artículo:
Nueva aproximación segura de restricciones probabilísticas ambiguas para problemas de optimización financiera.
Artículo:
Creación de empresas y estrategia : reflexiones desde el enfoque de recursos
Libro:
Ergonomía en los sistemas de trabajo
Artículo:
La gestión de las relaciones con los clientes como característica de la alta rentabilidad empresarial
Artículo:
Los web services como herramienta generadora de valor en las organizaciones
Virtual Pro es un portal virtual de formación, investigación y comunicación especializado en procesos industriales.
� 2021, Virtual Pro �, una marca de Grupo INGCO. Todos los derechos reservados
