煤矿粉尘浓度边缘计算实时预警系统优化研究

王 和鑫, 梁 光锐
黑龙江工业学院

摘要


煤矿粉尘浓度超标构成尘肺病及爆炸事故的核心诱因，传统监测系统因依赖云端集中计算，向数据传输延
迟、隐私保护不足等问题转变。本文提出基于边缘计算的煤矿粉尘实时预警系统优化方案，通过“端-边-云”协
同架构实现粉尘数据本地化处理，结合粒子群优化算法与LSTM神经网络构建混合预测模型，实现粉尘浓度短时与
长时预测。实验表明，此系统在寒区露天煤矿场景中，将预警响应时间缩短至0.8秒内，预测准确率提升至93.2%，
同时通过分布式存储与加密技术给数据安全予以有力支撑。研究创新点在于融合边缘计算与混合智能算法，解决了
传统系统在动态环境下的实时性与可靠性瓶颈，为煤矿安全生产提供了智能化技术支撑。

关键词


边缘计算；煤矿粉尘预警；混合预测模型；端-边-云协同

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参考


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