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🔥 内容介绍
1. 概述
瓦斯是煤矿生产过程中不可避免的灾害性气体,其主要成分为甲烷,易燃易爆,对矿工安全和生产效率造成严重威胁。准确预测瓦斯浓度对于预防瓦斯事故、保障矿工安全具有重要意义。近年来,随着人工智能技术的快速发展,神经网络模型在瓦斯浓度预测领域取得了显著成果。本文介绍一种基于双向时间卷积网络-双向长短期记忆神经网络(BiTCN-BiLSTM)的瓦斯浓度预测模型,该模型能够有效利用多输入数据,并充分考虑时间序列数据的依赖关系,从而提高预测精度。
2. 模型结构
BiTCN-BiLSTM模型由双向时间卷积网络(BiTCN)和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)两部分组成。
2.1 双向时间卷积网络(BiTCN)
BiTCN由两个方向的时间卷积层组成,分别用于提取时间序列数据的前向和后向特征。每个时间卷积层包含多个卷积核,每个卷积核负责提取时间序列数据中特定时间尺度的特征。通过双向卷积,可以更加全面地提取时间序列数据的特征信息。
2.2 双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)
BiLSTM由两个方向的长短期记忆神经网络层组成,分别用于处理时间序列数据的前向和后向信息。LSTM能够有效地处理时间序列数据的长时依赖关系,避免梯度消失或爆炸问题。通过双向LSTM,可以充分考虑时间序列数据的依赖关系,提高预测精度。
3. 数据预处理
在进行模型训练之前,需要对数据进行预处理,包括数据清洗、归一化和特征工程等。
3.1 数据清洗
数据清洗包括去除异常值、缺失值和重复数据等。
3.2 数据归一化
数据归一化将所有数据的值缩放至同一范围内,例如0到1之间,以避免数据范围差异对模型训练的影响。
3.3 特征工程
特征工程包括提取与瓦斯浓度预测相关的特征,例如历史瓦斯浓度、气压、温度、风速等。
4. 模型训练
模型训练包括以下步骤:
4.1 模型构建
根据模型结构,构建BiTCN-BiLSTM模型。
4.2 数据划分
将预处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集。
4.3 模型训练
使用训练集训练模型,并使用验证集进行模型参数调整。
4.4 模型评估
使用测试集评估模型的预测性能,并根据评估结果进行模型优化。
5. 实验结果
在实际应用中,BiTCN-BiLSTM模型取得了较好的预测效果。与其他模型相比,BiTCN-BiLSTM模型的预测精度更高,误差更小。
6. 总结
BiTCN-BiLSTM模型是一种有效的多输入单输出瓦斯浓度预测模型,能够有效利用多输入数据,并充分考虑时间序列数据的依赖关系,从而提高预测精度。该模型可以为瓦斯事故预防和矿工安全保障提供重要的技术支持。
📣 部分代码
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 划分训练集和测试集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = categorical(T_train)';
t_test = categorical(T_test )';
%% 数据平铺
% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
% 也可以平铺成2维数据,以及3维数据,需要修改对应模型结构
% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致
P_train = double(reshape(P_train, 12, 1, 1, M));
P_test = double(reshape(P_test , 12, 1, 1, N));
%% 数据格式转换
for i = 1 : M
p_train{i, 1} = P_train(:, :, 1, i);
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 单亚辉,王浩,吴根平,et al.基于卷积-长短期记忆神经网络的抽水蓄能机组健康性能趋势预测[J].水电能源科学, 2023(8):185-187,184.
[2] 陈悦,杨柳,李帅,等.基于Softmax函数增强卷积神经网络—双向长短期记忆网络框架的交通拥堵预测算法[J].科学技术与工程, 2022, 22(29):12917-12926.
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类