内容提供者
基于ARIMA和LSTM的瓦斯浓度预测研究.pptx
2024-10-05
20金币
4.5MB
27页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共27页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于ARIMA和LSTM的瓦斯浓度预测研究.pptx
,目录PartOnePartTwoARIMA模型基本原理LSTM模型基本原理ARIMA和LSTM模型在瓦斯浓度预测中的应用PartThree数据来源与采集方法数据预处理与特征提取数据集划分与模型训练PartFourARIMA模型参数选择与训练预测结果评估与优化ARIMA模型优缺点分析PartFiveLSTM模型参数选择与训练预测结果评估与优化LSTM模型优缺点分析PartSix模型性能对比分析模型融合策略与实现融合模型预测结果评估PartSeven研究成果总结未来研究方向THANKS
2024-10-05
20
4.5MB
基于LSTM-FC的瓦斯浓度时空分布预测.docx
基于LSTM-FC的瓦斯浓度时空分布预测基于LSTM-FC的瓦斯浓度时空分布预测摘要：瓦斯浓度的时空分布预测在工业生产和安全管理中具有重要意义。本论文提出了一种基于LSTM-FC的瓦斯浓度时空分布预测方法。首先，介绍了瓦斯浓度预测的背景和意义。然后，详细介绍了LSTM-FC模型及其在瓦斯浓度预测中的应用。接着，设计了瓦斯浓度数据的预处理方法，并分析了预处理结果。进一步，实施了LSTM-FC模型的训练与优化，并通过实验验证了该模型的预测效果。最后，对实验结果进行分析，并提出了未来改进的方向。关键词：瓦斯浓度
2024-10-18
5
11KB
基于ARIMA和LSTM混合模型的时间序列预测.docx
基于ARIMA和LSTM混合模型的时间序列预测基于ARIMA和LSTM混合模型的时间序列预测摘要:时间序列预测是数据分析领域中的一个重要研究领域，具有广泛的应用。本论文提出了一种基于ARIMA和LSTM混合模型的时间序列预测方法，通过结合ARIMA模型的统计特性和LSTM模型的非线性处理能力，提高了预测准确性和鲁棒性。实验结果表明，该混合模型在时间序列预测中具有较好的性能。关键词:时间序列预测,ARIMA模型,LSTM模型,混合模型1.引言时间序列预测是根据过去的观测数据来预测未来一段时间内的数值或趋势的
2024-10-23
5
11KB
基于布谷鸟搜索算法优化LSTM的瓦斯浓度预测方法和系统.pdf
本申请提供了一种基于布谷鸟搜索算法优化LSTM的瓦斯浓度预测方法和系统。该方法包括:对获取的煤矿井下瓦斯浓度数据进行处理,得到标准化瓦斯浓度数据;确定预先构建的LSTM预测模型的优化参数组合以及所述LSTM预测模型的准确性评价指标;基于布谷鸟搜索算法,根据所述LSTM预测模型的准确性评价指标和所述LSTM预测模型的优化参数组合,构建CS?LSTM预测模型;根据所述煤矿井下的瓦斯浓度监测数据,对所述CS?LSTM预测模型进行准确性评价。籍此,以通过优化完成的CS?LSTM预测模型对煤矿瓦斯浓度进行预测,提高
2023-05-24
10
711KB
基于ARIMA LSTM组合模型的楼宇短期负荷预测方法研究.pptx
汇报人：目录PARTONEPARTTWOARIMA模型概述LSTM模型概述ARIMALSTM组合模型的提出组合模型的优势与适用场景PARTTHREE楼宇短期负荷预测的背景楼宇短期负荷预测的意义国内外研究现状及发展趋势PARTFOUR数据预处理特征提取与选择模型训练与优化预测结果评估与对比分析PARTFIVEARIMA模型与LSTM模型的比较ARIMALSTM组合模型与其他组合模型的比较模型选择的原则与依据PARTSIX案例一：某办公大楼的短期负荷预测案例二：某居民小区的短期负荷预测案例三：某商业中心的短期
2024-10-06
20
1KB