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基于GA-LSTM的综采面瓦斯浓度预测模型 基于GA-LSTM的综采面瓦斯浓度预测模型 摘要: 随着煤矿安全问题的日益突出,对瓦斯浓度进行准确预测成为矿井安全管理的重要任务之一。本文提出了一种基于遗传算法和长短期记忆网络(GA-LSTM)的综采面瓦斯浓度预测模型。该模型利用遗传算法优化LSTM神经网络的参数和结构,以提高研究精确性,并对浓度预测进行监控和报警。实验证明,该模型在瓦斯浓度预测方面表现出良好的性能。 1.引言 瓦斯爆炸是煤矿井下最常见的安全事故之一,准确预测瓦斯浓度在矿井安全管理中具有重要意义。然而,由于瓦斯浓度受多种因素的影响,如煤层性质、瓦斯生成量、通风系统等,预测瓦斯浓度具有一定的复杂性。因此,开发一种高精度的瓦斯浓度预测模型对于煤矿的安全管理至关重要。 2.相关工作 目前,瓦斯浓度预测的研究多采用传统的统计学方法,如ARIMA模型、灰色模型等。然而,这些方法往往对非线性关系和时序依赖性的建模能力较弱。近年来,基于深度学习的方法在时间序列的预测领域取得了显著的突破。长短期记忆网络(LSTM)由于其能够处理长序列依赖关系而受到了广泛关注。 3.GA-LSTM模型 为了进一步提高瓦斯浓度预测模型的准确性,本文将遗传算法与LSTM相结合,提出了GA-LSTM模型。遗传算法通过优化LSTM网络的参数和结构,以提高其拟合能力和泛化能力。具体地,遗传算法根据瓦斯浓度历史数据,优化LSTM网络的权重和偏置,并通过交叉和变异操作来生成新的个体。通过不断迭代和选择,GA-LSTM模型最终找到最优的网络参数和结构。 4.实验设计 为了验证GA-LSTM模型的有效性,本文选择了某煤矿的综采面瓦斯浓度数据集作为实验数据。首先,将数据集分为训练集和测试集。然后,利用训练集对GA-LSTM模型进行参数训练和优化。最后,在测试集上进行瓦斯浓度的预测,并计算预测结果与实际浓度之间的误差。 5.实验结果与分析 实验结果表明,GA-LSTM模型在瓦斯浓度预测方面表现出了良好的性能。与传统的ARIMA模型和灰色模型相比,GA-LSTM模型的预测误差更小,预测精度更高。此外,GA-LSTM模型还具备了实时监控和报警的功能,对矿井的安全管理具有重要意义。 6.结论 本文基于GA-LSTM提出了一种综采面瓦斯浓度预测模型,并通过实验证明了该模型的有效性。未来的研究可以进一步优化模型的参数和结构,通过更多的实验数据来验证模型的稳定性和泛化能力。此外,可以考虑将其他深度学习算法应用于瓦斯浓度预测,以提高预测精度和安全管理水平。 参考文献: [1]ZengJ,WuLK,QuHY,etal.Predictionmodelforgasconcentrationbasedonworm particleswarmoptimizationandsupportvectorregression.JournalofSafetyScience andTechnology,2018,14(8):150-154. [2]GaoG,FengN,YangTY,etal.Gasconcentrationpredictionofundergroundcoal minebasedonLSSVMoptimizedbyimprovedgeneticalgorithm.CoalEngineering, 2017,49(2):9-12. [3]ZengJ,WuLK,WangSX,etal.Gasconcentrationpredictionmodelofcoalmine basedonGA-BPneuralnetwork.CoalEngineering,2019,51(10):119-123.

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