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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，最终使用小波反变换将信号恢复回去。
2.2循环神经网络
循环神经网络（RNN）是一种神经网络，它可以用于处理具有时间依赖性的序列数据。在一个RNN中，除了前馈神经网络所拥有的输入层和输出层之外，它还会拥有一个有向循环连接，允许信息在系统内部进行循环，因此能够处理可变长度的时间序列信号。
2.3煤矿瓦斯浓度预测模型
本文使用小波降噪对煤矿瓦斯浓度采集的数据进行预处理，消除噪声和异常值干扰。然后将处理后的数据输入到循环神经网络模型中进行瓦斯浓度的预测。其中，使用一个LSTM循环神经网络模型进行实验验证。在该模型中，输入层和输出层之间有两层LSTM层，中间还有一个全连接层作为输出层。
三、实验结果分析
为了验证本文所提出的煤矿瓦斯浓度预测模型的有效性，本实验选用了三组不同的数据进行测试并比较。测试结果表明，该模型具有较高的预测精度和稳定性。
四、结论
本文将小波降噪与循环神经网络相结合，提出了一种新的煤矿瓦斯浓度预测模型，并在实验中取得了较好的预测效果。本文的方法具有稳定性和可靠性，在应用中具有广泛的应用前景，并将有助于促进煤矿瓦斯浓度预测技术的发展。