移动式站台煤质远程检测系统及方法

本发明公开了移动式站台煤质远程检测系统及方法，解决了现有方法在建立谱线和发热量之间模型，得到模型的系数矩阵与误差项时不能对煤粉的参数进行预处理，使得光谱数据采集误差率影响模型分析精度和分析效率的问题，方法包括：采用移动式煤质检测设备对存放的煤炭实时检测，预构建基于自适应交互多模型结合深度学习的数据处理模型，数据处理模型对光谱样本数据预处理，建立基于卷积神经网络结合轻量化检测结构的煤质指标定量模型；本发明通过预构建基于自适应交互多模型结合深度学习的数据处理模型从而实现对实时光谱数据进行降噪、归一化和特征提取预处理，降低了光谱数据采集误差率，保证了煤质指标定量模型分析精度和分析效率。