本研究的目的在于开发和应用一种基于机器学习的方法，用于露天矿卡车速度的预测和调度优化。露天矿山是煤矿开采的重要方式，因此提高矿卡的运输效率至关重要。我们旨在通过机器学习来实现精确的车速预测，以提高生产效率、降低成本并增加工作安全性。我们采用了数据清洗、曲率和坡度计算、以及机器学习模型构建的方法。首先，我们对数据进行了清洗，排除了噪声数据，并将时间和设备信息进行了转换。接着，我们利用经纬度数据计算了曲率半径和坡度，以便更准确地描述道路条件。最后，我们使用了随机森林和XGBoost等机器学习算法，以基于车载数据和气象传感器数据对车速进行预测。我们的实验结果表明，基于机器学习的模型能够高度准确地预测露天矿卡的车速。其中，基于随机森林的模型具有更低的均方误差和更高的决定系数，表现优于基于XGBoost的模型。这些模型的预测性能为生产和调度提供了有力支持。本研究的结论是，机器学习在露天矿卡车速度预测和调度中具有广泛的应用前景。这一技术有望提高装载和卸载任务的准确性，减少资源浪费和等待时间，降低交通拥堵，提高生产效率。此外，它有助于提前预测危险情况，如超速，提高工作安全性。机器学习还可以支持实时决策，以应对不断变化的情况。尽管本研究主要关注了露天矿卡的车速预测，但机器学习技术在物流、采矿和其他领域也具有广泛应用前景。这一研究为探索机器学习在工业和矿山领域的应用提供了有力的范例，为未来的研究和创新提供了启示。

0引言
1相关技术方案
1.1智能调度算法
2实验验证与分析
2.1速度分布
2.1.1数据清洗
2.1.2曲率区间计算
2.1.3坡度区间计算
2.2车速度预测
2.2.1基于随机森林的算法预测模型
2.2.2基于XGBOOST模型的预测
2.2.3实验结果
3结论

徐长友,陈纲,张秋霞,等.基于机器学习的露天矿山矿卡有人驾驶速度分布预测方法[J/OL].煤炭科学技术,1-9[2024-12-30].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2402.td.20241227.1126.003.html.