瓦斯浓度预测对于保障矿井安全生产至关重要。瓦斯浓度数据具有样本量少、存在时间依赖性等特点，传统机器学习法等方法通常效果不佳。本文提出一种时间卷积改进时序生成对抗网络(TCN-TimeGAN)，基于生成对抗网络特性改善瓦斯数据小样本过拟合的问题，利用TimeGAN网络捕捉瓦斯序列的时间特征，基于TCN网络扩大感受野以便读取长时间维度特征。在损失函数设计中，利用Wasserstein距离衡量瓦斯数据分布，并给鉴别网络损失函数添加自适应权重的梯度惩罚项，以解决数据不对性、梯度消失等问题，提高训练稳定性和预测准确度。在进行模型训练时，首先对瓦斯时间序列进行归一化、数据缺失值处理等操作，处理结果作为模型的输入序列，将其输入到嵌入网络和恢复网络进行训练，以降低重构损失。随后，将输入序列输入监督网络中进行训练，以减小监督损失；最后进行联合训练，其总损失为生成网络损失和鉴别网络损失之和。实验表明，改进模型生成的数据能更全面地覆盖原始数据分布，利用改进模型生成的数据进行预测所得到预测结果的均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)等指标都远小于对比模型，在所有时间段都能保持稳定准确的预测。

0引言
1瓦斯智能预测模型构建
1.1瓦斯浓度数据分析
1.2 TCN-TimeGAN基础网络
1.3 基于TCN-TimeGAN的瓦斯预测模型
2瓦斯预测模型损失函数设计
2.1基于Wasserstein距离的改进损失函数
2.2基于梯度惩罚项的改进损失函数
3实验与性能分析
3.1数据预处理
3.2模型实验结果对比分析
3.2.1 TCN网络有效性实验
3.2.2 改进损失函数有效性实验
3.2.3 瓦斯预测对比实验
4 结论