基于Encoder-Decoder-ILSTM模型的瓦斯浓度预测研究

作者：陈小建

来源：能源与节能, 2023, (12): 102-176.

DOI：10.16643/j.cnki.14-1360/td.2023.12.045

• 神经网络
• Encoder-Decoder
• 蛇优化算法
• 瓦斯浓度预测

近年来，神经网络在各领域均发挥了巨大作用，同样在煤矿瓦斯浓度预测当中也有应用。为了提高模型的预测精度和实时性，结合Encoder-Decoder结构、长短期记忆形成、蛇优化算法提出了一种新的神经网络，为促进煤矿安全生产提供了技术支持。