典型文献
综采工作面瓦斯爆炸风险评估
文献摘要：
针对瓦斯涌出预测及风险评估过程时使用方法单一的问题,文章提出一种基于LSTM的综采工作面瓦斯涌出预测及风险评估方法.首先采用拉依达准则和拉格朗日插值法对原始的瓦斯浓度数据进行异常值和缺失值处理,其次选取均方误差作为模型的评价指标,利用适应性矩估计优化算法通过一阶偏差、二阶偏差校正对模型中的参数进行优化,最终通过训练建立LSTM的煤矿工作面瓦斯浓度预测模型.结果表明:以某矿综采工作面监测数据为例,利用"3σ"准则实现瓦斯爆炸风险等级划分,分别采用SVM支持向量机、BP神经网络和LSTM神经网络对瓦斯爆炸风险等级进行评估,通过对比3种模型的训练误差和预测值发现LSTM神经网络的风险评估误差较小,预测值准确度更高,具有更好的实用价值.
文献关键词：
瓦斯浓度;综采工作面;LSTM神经网络;风险评估;优化算法
中图分类号：
作者姓名：
李红霞;吴雪菲;谢谦
作者机构：
西安科技大学能源学院,陕西西安710054;中煤科工集团西安研究院有限公司,陕西西安710077
文献出处：
引用格式：
[1]李红霞;吴雪菲;谢谦-.综采工作面瓦斯爆炸风险评估)[J].西安科技大学学报,2022(02):245-250
A类：
B类：
综采工作面,瓦斯爆炸,爆炸风险,瓦斯涌出预测,使用方法,风险评估方法,拉依达准则,拉格朗日插值法,异常值,缺失值处理,均方误差,适应性矩估计,偏差校正,煤矿工作面,瓦斯浓度预测,风险等级划分
AB值：
0.210771
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