基于ARIMA和LSTM的瓦斯浓度预测研究.pptx
快乐****蜜蜂
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
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
基于CS-LSTM的工作面瓦斯浓度智能预测研究.docx
基于CS-LSTM的工作面瓦斯浓度智能预测研究摘要本文基于CS-LSTM模型,针对工作面瓦斯浓度预测问题进行研究。首先,介绍了瓦斯爆炸事故带来的危害性,并重点分析了瓦斯浓度预测的重要意义。接着,阐述了LSTM和CS-LSTM模型的基本原理及其优缺点,并介绍了本文所使用的数据集。然后,详细阐述了本文提出的基于CS-LSTM模型的瓦斯浓度预测算法,并对其进行了详细验证。最后,对实验结果进行分析和总结,展望了未来相关研究的方向。关键词:CS-LSTM、瓦斯浓度预测、神经网络、时间序列预测AbstractThis
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
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