煤矿井下瓦斯涌出为影响煤矿安全生产的严重灾害之一。为了进一步提高煤矿井下瓦斯浓度预测的准确性，本文在门循环（GRU）模型的基础上提出一种基于改进鲸鱼算法优化门循环（MSWOA-GRU）的瓦斯浓度预测模型。首先使用邻近均值法填补缺失数据并剔除异常数值，然后采用Min-Max标准化将数据归一化处理。其次使用MSWOA对GRU超参数进行改善，以此构建MSWOA-GRU为核心的煤矿井下瓦斯浓度预测模型。最后，根据煤矿井下瓦斯浓度的实际监测数据对预测模型进行有效性验证，并进一步对比传统鲸鱼算法优化门循环（WOA-GRU）预测模型和粒子群优化门循环（PSO-GRU）预测模型的预测效果和性能，实验结果表明MSWOA-GRU模型对比其他模型能在较短的时间内实现准确预测。因此，基于改进WOA-GRU的预测模型应用于煤矿井下瓦斯预测领域能够有效地预测瓦斯浓度，提升煤矿井下瓦斯浓度的预测准度，提高煤矿安监系统的监测水平。

0.引言
1. 理论与模型构建
1.1 门循环神经网络模型
1.2 鲸鱼优化算法
1.3 改进策略
1.4构建煤矿井下瓦斯浓度预测模型
2. 模型搭建
2.1数据预处理
2.2模型评价指标
2.3 模型对比分析
3. 结论