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摘要
为提升回采工作面瓦斯涌出量的预测能力，提出一种基于门控循环单元（gate recurrent unit,GRU）预测模型，利用瓦斯涌出相关影响因素对瓦斯涌出量进行预测。对麻雀搜索算法的初始化过程加以改进，采用改进后的麻雀算法对影响GRU预测模型的超参数进行优化，提高瓦斯涌出量的预测精度；利用Ada Boost算法的自适应增强能力，构建自适应增强优化的瓦斯涌出量预测模型（ISSA-GRU-AdaBoost模型），并通过核主成分分析提取预测指标特征，提升预测的快速性。将所建模型与PSO-ELM模型、QPSO-LSTM模型、PSO-BP模型，以及SSA-SVM模型进行对比实验，结果表明ISSA-GRU-AdaBoost预测模型的预测精度最高。
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