改進(jìn)雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瓦斯涌出量預(yù)測(cè)

改進(jìn)雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瓦斯涌出量預(yù)測(cè)1.1研究背景1.2研究目的1.3研究意義1.4國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校的研究人員(2提出了一種基于深度學(xué)1.5本文結(jié)構(gòu)本文檔旨在改進(jìn)雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BiLSTMM)的瓦斯涌出BiLSTMM模型是一種強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)工具，可以在改進(jìn)雙向長(zhǎng)短在BiLSTMM模型中，首先使用兩個(gè)獨(dú)立的雙向LSTM層分別處理輸入序列的前向和后向信息。前向LSTM層從左到右讀取輸入序列，后向LSTM層從右到左讀取輸入序列。這兩個(gè)LSTM層共同捕捉輸BiLSTMM模型的優(yōu)點(diǎn)在于它能夠同時(shí)學(xué)習(xí)輸入序列的長(zhǎng)期和短期門(mén)控機(jī)制：為了解決雙向LSTM中梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題，引關(guān)系。我們還在模型中添加了門(mén)控機(jī)制(GatedRecurre3.瓦斯涌出量預(yù)測(cè)方法數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使其數(shù)值范圍在0到1之間。對(duì)缺失值進(jìn)行填充或插值處理，以保證數(shù)據(jù)的完整性。中，可以使用交叉熵?fù)p失函數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)，優(yōu)化器(如Adam3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理3.2特征提取與選擇常用的特征選擇方法有遞歸特征消除(RFE)、基于Lasso的方法、基3.3模型構(gòu)建與訓(xùn)練3.4模型評(píng)估與優(yōu)化4.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集介紹的瓦斯涌出量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含了2005年至2018年之間的經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，我們得到了一個(gè)包含1269個(gè)觀測(cè)點(diǎn)的瓦斯涌出量序列數(shù)據(jù)集。前664個(gè)觀測(cè)點(diǎn)表示正常情況下的瓦斯涌出量數(shù)據(jù)，后面的605個(gè)觀測(cè)點(diǎn)則是在特定條件下(如地震、爆炸等)的瓦斯涌出4.3結(jié)果分析與討論模型在召回率和F1分?jǐn)?shù)上也有所提升。這意味著模型在識(shí)別正例樣5.結(jié)論與展望入了交叉熵?fù)p失函數(shù)，并采用了Adam優(yōu)化器進(jìn)行參數(shù)更新5.2存在問(wèn)題與改進(jìn)方向入門(mén)和輸出門(mén)),這些門(mén)控單元的權(quán)重參數(shù)