基于随机隐含层权值神经网络的瓦斯浓度预测.pptx
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基于小波降噪和循环神经网络的煤矿瓦斯浓度预测一、绪论煤矿瓦斯是矿井中的有害气体之一,对于煤矿生产以及工人的生命安全造成了威胁。因此,合理预测和控制煤矿瓦斯浓度的变化是一项关键任务。本文旨在通过使用小波降噪和循环神经网络对煤矿瓦斯浓度进行预测,以提高瓦斯浓度预测的精度和可靠性。二、煤矿瓦斯浓度预测方法2.1小波降噪小波变换是一种多分辨率分析方法,可以让信号在时间上和频率上同时进行局部分析。小波降噪可以通过小波变换将信号分解为多个不同频率的小波系数,然后对低振幅的系数进行过滤和阈值处理,将高振幅的系数保留下来
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第20卷第2期黑龙江科技学院学报Vol.20No.22010年3月JournalofHeilongjiangInstituteofScience&TechnologyMar.2010文章编号:1671-0118(2010)02-0131-04瓦斯浓度预测的混沌时序RBF神经网络模型赵金宪,于光华(黑龙江科技学院电气与信息学院,哈尔滨150027)摘要:为对煤矿瓦斯质量浓度进行精确预测,针对瓦斯质量浓度的非线性特点,在验证其时间序列具有混沌特性的基础上,建立了基于混沌理论和径向基神经网络的预测模型。将实测瓦
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本发明公开了一种基于LSTM‑LightGBM变权组合模型的瓦斯浓度预测方法,包括:获取煤矿瓦斯浓度相关数据,并进行预处理;构建LSTM和LightGBM两种模型获得对应的预测值;将两种预测模型的预测值分别与真实值相比较,通过给两种模型赋予的权值来刻画预测的精准度;根据t‑1时刻的权值以及单机器模型在t时刻的预测值通过残差赋权的方式得到对应的预测值;计算最优n值,使用前n时刻权重的平均值对初始时刻进行赋权,与残差赋权进行比较,当改进后的权值使得误差变小时,则替换原始权值,否则权值保持不变;实现对目标区域的