基于A-GRU的瓦斯浓度序列预测研究

作     者：冉啟华 吴何碧 丁力生 李旭 赖永标 杨扬 杨黎明 赖祥威 RAN Qi-hua;WU He-bi;DING Li-sheng;LI Xu;LAI Yong-biao;YANG Yang;YANG Li-ming;LAI Xiang-wei

作者机构：云南卫士盾科技有限公司云南昆明650500 中建铁路投资建设集团有限公司北京100053 昆明理工大学理学院云南昆明650031 

基　　金：国家自然科学基金项目(62172062 62162036) 

出 版 物：《软件导刊》 (Software Guide)

年 卷 期：2022年第21卷第5期

页      码：38-42页

摘      要：为了解决时序性和非线性瓦斯浓度序列预测误差较大的问题,提出融合注意力机制的门控循环单元神经网络对瓦斯预测进行研究。该算法首先对数据集进行预处理,接着引入更新门和重置门设计门控循环单元神经网络的算法结构,并加入注意力机制调整网络隐藏层参数,以误差损失最小化为目标预测瓦斯浓度。以吉林板石瓦斯灾害风险管控平台的监控数据为例,通过该算法预测得到结果与实际值之间的最小均方根误差为3.95%,最小平均绝对误差为0.71%,并将其与卷积神经网络、循环神经网络和多层感知机进行比较,实验表明该算法相较于传统方法,预测精度更高。

主 题 词：门控循环单元 卷积神经网络 注意力机制 多层感知机 瓦斯浓度预测 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.11907/rjdk.221029

馆 藏 号：203111750...