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主办单位:煤炭科学研究总院有限公司、中国煤炭学会学术期刊工作委员会
基于PSO-Adam-GRU的煤矿瓦斯浓度预测模型
  • 作者

    马莉潘少波代新冠宋爽石新莉

  • 单位

    西安科技大学 通信与信息工程学院西安科技大学 能源学院

  • 摘要

    煤矿瓦斯浓度的精准预测是矿井瓦斯防治的关键。为了准确可靠地预测工作面瓦斯浓度,提出了一种基于门控循环单元方法的工作面瓦斯浓度预测模型。采用邻近均值法对数据缺失值和异常值进行补全,采用MinMaxScaler方法对实验数据进行归一化处理,为了提高模型精度和稳定性,采用粒子群算法和Adam算法对GRU超参数进行优化,从而构建了基于PSO-Adam-GRU的工作面瓦斯浓度预测模型。以崔家沟煤矿生产监测数据为样本数据进行模型训练,采用平均绝对误差、均方根误差、运行时间3种评价指标对预测模型性能进行评估,并将预测结果与BPNN和LSTM进行对比。结果表明:PSO-Adam-GRU较BPNN和LSTM具有更高的精度和稳定性,在预测过程中MAE可降低到0.058,RMSE可降低到0.005.结果表明,基于PSO-Adam-GRU的瓦斯浓度预测模型和参数优选方法可有效预测出瓦斯浓度,该模型在瓦斯浓度时间序列预测方面具有更高的准确性和鲁棒性,可为矿井瓦斯治理提供一定指导意见。


  • 关键词

    煤矿安全瓦斯浓度预测门控循环单元粒子群算法

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金(51734007,51804248);西安科技大学博士启动金(6310115032)
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