【基于循环神经网络的煤矿工作面瓦斯浓度预测模型研究】是针对煤矿安全生产中的关键问题——瓦斯灾害预防，利用深度学习技术进行的一种创新性研究。瓦斯浓度预测对于高瓦斯煤矿的安全至关重要，它可以帮助制定有效的治理策略，减少事故发生。
文章主要探讨了循环神经网络（RNN）在处理连续时间序列数据上的优势，并基于此构建了一个预测模型来预测煤矿工作面的瓦斯浓度。循环神经网络是一种特殊的神经网络，尤其适用于处理具有时间依赖性的序列数据，例如时间序列的瓦斯浓度数据。
在模型构建过程中，研究人员首先对数据进行了预处理，包括异常值的处理（使用邻近均值法和插值法）和缺失值的填充，以及数据的归一化（最大最小值标准化）。然后，他们选择了自适应矩估计（Adam）优化器来调整模型权重，选取了修正线性单元（ReLU）作为激活函数，并在隐藏层中引入了丢弃层，以防止过拟合。通过对模型的参数（如步长、网络层数等）进行不断调整，最终找到了最优的循环神经网络配置。
实验结果显示，基于循环神经网络的预测模型相对于传统的反向传播神经网络和双向循环神经网络，其训练误差和预测误差都显著降低，预测准确度更高。预测误差的波动范围也较小，显示出模型具有更好的稳定性和鲁棒性。这意味着该模型不仅能更准确地预测瓦斯浓度，还能在各种工况下保持稳定，为煤矿的安全生产提供有力的数据支持。
这项研究为煤矿瓦斯治理提供了新的方法和技术，基于循环神经网络的预测模型能够提前预测瓦斯浓度变化趋势，从而帮助煤矿企业提前采取安全防护措施，对提升煤矿安全生产水平具有重要的理论和实践意义。
