基于LSTM的瓦斯浓度多步预测研究

Research on Multi step Prediction of Gas Concentration Based on LSTM

监测瓦斯浓度是预防煤矿灾害的重要手段,其浓度变化预测在提高安全生产方面至关重要。本文针对瓦斯浓度预测问题,建立了一种基于LSTM的瓦斯浓度多步预测模型,并采用前向验证的方法对瓦斯浓度预测结果进行了比较验证。以GRU、CNN模型为对比,研究结果表明:基于LSTM的瓦斯浓度多步预测模型效果最好,均方根误差为0.028,GRU,CNN的均方根误差为0.031,0.032。因此,LSTM模型可更精准地进行瓦斯浓度多步预测,降低瓦斯浓度过高对煤矿安全生产造成的危害。