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EMD-GRU组合模型在煤矿瓦斯体积分数预测中的应用
被引量：
1
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作者
盛武
樊斌斌
《安全与环境学报》
北大核心
2025年第4期1339-1348,共10页
为更好厘清瓦斯体积分数数据中长期依赖关系,实现更加精确的瓦斯体积分数预测,提出一种基于经验模态分解算法—门控循环单元(Empirical Mode Decomposition-Gated Recurrent Unit,EMD-GRU)组合的瓦斯体积分数预测方法。该方法通过经验...
为更好厘清瓦斯体积分数数据中长期依赖关系,实现更加精确的瓦斯体积分数预测,提出一种基于经验模态分解算法—门控循环单元(Empirical Mode Decomposition-Gated Recurrent Unit,EMD-GRU)组合的瓦斯体积分数预测方法。该方法通过经验模态分解算法(Empirical Mode Decomposition,EMD)将复杂瓦斯体积分数数据分解为多个平稳序列,并对每个序列采用双层门控循环单元(Gated Recurrent Uni,GRU)进行时序预测;然后,将各分量预测结果叠加重构,得到最终的预测结果;最后,将EMD-GRU模型应用于某矿智能综采工作面瓦斯气体体积分数预测。结果表明:EMD-GRU模型较经验模态分解-长短期记忆(Empirical Mode Decomposition-Long Short-Term Memory,EMD-LSTM)神经网络模型、传统长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络模型和GRU模型,其均方误差(ERMS)分别减少11.57%、33.86%、48.78%,平均绝对百分比误差(EMAP)分别降低19.55%、28.23%和32.76%,同时,在测试集中有着更高的拟合效果(R2=0.9789),验证了该模型有较高的精准度和泛化性。
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关键词
安全工程
经验模态分解
门控循环单元
井下监测数据
瓦斯体积分数预测
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职称材料
题名
EMD-GRU组合模型在煤矿瓦斯体积分数预测中的应用
被引量：
1
1
作者
盛武
樊斌斌
机构
安徽理工大学经济与管理学院
安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室
出处
《安全与环境学报》
北大核心
2025年第4期1339-1348,共10页
基金
国家自然科学基金项目(71971003)
安徽省自然科学基金项目(1808085MG212)。
文摘
为更好厘清瓦斯体积分数数据中长期依赖关系,实现更加精确的瓦斯体积分数预测,提出一种基于经验模态分解算法—门控循环单元(Empirical Mode Decomposition-Gated Recurrent Unit,EMD-GRU)组合的瓦斯体积分数预测方法。该方法通过经验模态分解算法(Empirical Mode Decomposition,EMD)将复杂瓦斯体积分数数据分解为多个平稳序列,并对每个序列采用双层门控循环单元(Gated Recurrent Uni,GRU)进行时序预测;然后,将各分量预测结果叠加重构,得到最终的预测结果;最后,将EMD-GRU模型应用于某矿智能综采工作面瓦斯气体体积分数预测。结果表明:EMD-GRU模型较经验模态分解-长短期记忆(Empirical Mode Decomposition-Long Short-Term Memory,EMD-LSTM)神经网络模型、传统长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络模型和GRU模型,其均方误差(ERMS)分别减少11.57%、33.86%、48.78%,平均绝对百分比误差(EMAP)分别降低19.55%、28.23%和32.76%,同时,在测试集中有着更高的拟合效果(R2=0.9789),验证了该模型有较高的精准度和泛化性。
关键词
安全工程
经验模态分解
门控循环单元
井下监测数据
瓦斯体积分数预测
Keywords
safety engineering
empirical mode decomposition
gated recurrent unit
downhole monitoring data
gas volume fraction prediction
分类号
X936 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
EMD-GRU组合模型在煤矿瓦斯体积分数预测中的应用
盛武
樊斌斌
《安全与环境学报》
北大核心
2025
1
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