【摘 要】
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为充分挖掘瓦斯浓度监测数据的变化规律，实现工作面瓦斯浓度的准确预测，提出了一种基于CS-LSTM的工作面瓦斯浓度智能预测模型。采用样条插值法对瓦斯浓度监测数据的缺失值进行插补，再进行无量纲化处理，得到训练样本；利用布谷鸟搜索（CS）算法对长短期记忆网络（LSTM）的隐藏层层数及其神经元个数、全连接层层数及其神经元个数等4个超参数进行寻优，建立最优瓦斯浓度预测模型，并预测工作面未来12 h的瓦斯浓度
【机 构】
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煤矿灾害动力学与控制国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51674050,52074049）；
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为充分挖掘瓦斯浓度监测数据的变化规律，实现工作面瓦斯浓度的准确预测，提出了一种基于CS-LSTM的工作面瓦斯浓度智能预测模型。采用样条插值法对瓦斯浓度监测数据的缺失值进行插补，再进行无量纲化处理，得到训练样本；利用布谷鸟搜索（CS）算法对长短期记忆网络（LSTM）的隐藏层层数及其神经元个数、全连接层层数及其神经元个数等4个超参数进行寻优，建立最优瓦斯浓度预测模型，并预测工作面未来12 h的瓦斯浓度。研究结果表明：与LSTM及基于遗传算法（GA）的LSTM模型预测结果相比，在相同迭代次数下，CS算法具有更好的全局寻优能力，有效避免了GA算法易陷入局部最优的不足；基于CS-LSTM预测模型的均方根误差（RMSE）为0.023,该模型与其他2种模型相比精度较高，预测效果较好。
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