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基于A-GRU的瓦斯浓度序列预测研究.docx
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基于A-GRU的瓦斯浓度序列预测研究.docx
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引言
由于瓦斯灾害危害煤矿安全生产,国内外已有诸多学者针对瓦斯预测开展研究。最开始,有学者认为
瓦斯浓度与开采深度单纯成正比关系,但在实际测量过程中,由于煤矿井下地质复杂,瓦斯浓度序列
通常呈现非线性的规律。于是,部分学者便考虑引入多变量指标预测瓦斯浓度,但均未取得较为满意
的效果。
为此,不少学者通过向量机
[
]
、 神经网络
[
]
、 神经网络
[
]
、灰色神经网络
[
]
等方法对
瓦斯浓度进行非线性拟合。魏林等
[
]
结合最小二乘支持向量机和自回归模型对瓦斯体积分数进行预
测。杨丽等
[
]
提出了一种新的变量选择和定阶方法,利用多元分布滞后模型建立多变量瓦斯浓度序
列预测模型。胡坤等
[
]
利用教学算法优化回归算法的参数,实现了对瓦斯回采工作面演出量的预测 。
此外,也有学者采用多指标耦合算法
[
]
、自回归差分移动平均模型
[
]
、循环神经网络
[
]
对瓦斯进
行预测。
随着智能化煤矿快速发展,在极大程度上推动了深度学习模型的发展。 等
[
]
采用遗传算法优
化 瓦斯预测模型,开发了一套分布式智能边缘装置瓦斯浓度预测系统。 等
[
]
利用长
短时记忆神经网络对瓦斯监控数据进行预测。
考虑到模型的预测精度和实时性需求,本文基于融合注意力机制的门控循环单元神经网络对瓦斯浓度
值进行预测,并以瓦斯浓度历史数据为案例,阐述门控循环单元( !",!)
[
#
]
的结构设计,并将其与卷积神经网络、循环神经网络、人工神经网络进行比较。
模型设计流程与评价指标
考虑到瓦斯浓度序列预测属于非线性问题,传统算法难以进行高精度预测,因此本文提出了一种基于
门控循环单元神经网络的瓦斯浓度序列预测算法,以辅助瓦斯浓度监控系统进行预警。
$
针 对 给 定 的 瓦 斯 浓 度 序 列 %&'%(%($$$(%) , 运 用 标 准 循 环 神 经 网 络 (
*+ ,, )算法进行预测。 结构如图 所示。
图 1RNN 内部结构
Fig. 1RNN internal structure
下载-.原图 /.高精图 /.低精图
由此,计算隐藏层序列 &'(($$$()和输出层序列 0&'0(0($$$(0),计算公式如下:
&1'%%2324)&1'%%224)
0&02400&0240
其中,W 为权重系数矩阵,例如 0 为隐藏层到输出层的权重系数矩阵, 40、4 为偏置向量,1
为激活函数,下标 t 为时刻。
$ !
! 不同于传统神经网络,该网络基于长短期记忆网络(5++ 6 7+ 0,567),
但不同之处在于 ! 将 567 中的输入门和遗忘门合并成一个更新门。于是 ! 存在两个门:更新
门和重置门。其中,更新门控制上一个时刻的信息保存到下一时刻的程度;重置门控制当前状态信息
与上一时刻信息是否结合。! 内部结构如图 所示。
图 2GRU 内部结构
Fig. 2Internal structure of GRU
下载-.原图 /.高精图 /.低精图
! 内部计算公式如下:
8&9'8%%2!83248)8&9'8%%2!8248)
&9' %%2! 324 ) &9' %%2! 24 )
:&.'%%2 ;!324)
<
&.'%%2 ;!24)
&'38);:28;3&'8);
<
28;
其中,% 为输入, 为隐藏层的输出,8 和 分别为更新门和重置门, :为输入 % 和上一个时刻
输出 3 的汇总,9 为 ="+" 函数,%、8%、 %、!、!8、! 为权重系数矩阵,
4、48、4 为偏置向量,8;3 为 8 和 3 的符合关系。
$ 注意力机制
注意力机制的结构如图 所示。其中,%'&>(?)表示网络层中输入数据,'&>(?)表示网络
层中每一个隐藏层的输出,'&>(?)表示网络中隐藏状态的每一个注意力概率分布值。
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