【重庆研究院】井工煤矿粉尘与职业病防治研究(三)井工煤矿粉尘防治关键技术-基于深度学习的长压短抽控风除尘数学模型项目公告

采购公告 重庆市 | 沙坪坝区
发布时间:2024-04-21
招标单位:中煤科工集团
投标截止时间:2024-04-30
联系方式
023-********
联系人:许**
招标人
*** 部分为隐藏内容,查看完整信息请
正文内容

中煤科工集团重庆研究院有限公司】

基于深度学习的长压短抽控风除尘数学模型

询价公告

我院因项目实施需要计划采购*套基于深度学习的长压短抽控风除尘数学模型欢迎有意向的供应商参与,现将有关事项公告如下:

一、项目概况与询价范围

*.询价人:中煤科工集团重庆研究院有限公司

*.交货地点:重庆市沙坪坝区新桥街道上桥三村**

*.交货期合同签订后*个月内。

*.技术要求见表*

* 技术要求表

名称

规格型号

功能

工作内容

技术指标

基于深度学习的长压短抽控风除尘数学模型

定制开发

以压风量、抽风量、径轴向风量比、控尘装置到迎头距离、巷道断面面积、控尘装置长度、抽尘口到迎头距离等参数为输入,以除尘效果为输出,构建风流调控下的控风除尘效果数学模型。

①数据处理。对数据进行清洗、转换与标注,提高数据质量、对数据进行标准化处理。

②神经网络设计和搭建。设计和搭建深度神经网络的结构,包括选择合适的网络层数、神经元个数、连接方式、权重初始化等。同时,还需要选择合适的激活函数、损失函数、优化器等超参数,以提高网络的表达能力和学习效率。

③模型训练和优化。根据收集和处理好的数据,划分训练集、验证集和测试集,进行端到端的训练,调整网络参数,提高模型的准确性和泛化能力。

④模型评估和应用。根据测试集的数据,评估模型的性能,使用各种指标和可视化方法,如精度、召回率、ROC曲线、混淆矩阵等,分析模型的优缺点和改进方向,最后在实际的场景中测试效果。

最大相对误差**%

受理专利一项或录用相关论文一篇。

*.报价截止时间:*******日。

二、供商资格要求

本次询价实行资格预审,供应商应满足下列资格条件

*.必须是中华人民共和国境内注册的具有独立法人资格的企业,本次招标内容必须在其经营范围内并具备国家、行业要求的相关资质

*.负责人、主要股东为同一人或者存在控股、管理关系的不同单位不得参与本次报价;

*.具有良好的商业信誉,被列入失信企业“黑名单”或者发生过严重违约行为的企业不得参与本次报价;

*.近三年内在经营活动中没有重大违法记录;

*.本次询价不接受联合体和分包报价

*.参加本次询价的报价人需报所有报价项

*.******日至今内(以合同签订时间为准),投标人至少提供*份类似项目业绩(提供合同复印件)。

发布公告的媒介

本次询价公告在 ********************************中国煤科电子采购平台网站上发布。

四、联系方式

询价人:中煤科工集团重庆研究院有限公司

址:重庆市沙坪坝区上桥三村**

联系人:许先生电话:***-********


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