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文档简介

改进双向长短期记忆神经网络的瓦斯涌出量预测1.1研究背景1.2研究目的1.3研究意义1.4国内外研究现状美国加州大学伯克利分校的研究人员(2提出了一种基于深度学1.5本文结构本文档旨在改进双向长短期记忆神经网络(BiLSTMM)的瓦斯涌出BiLSTMM模型是一种强大的深度学习工具，可以在改进双向长短在BiLSTMM模型中，首先使用两个独立的双向LSTM层分别处理输入序列的前向和后向信息。前向LSTM层从左到右读取输入序列，后向LSTM层从右到左读取输入序列。这两个LSTM层共同捕捉输BiLSTMM模型的优点在于它能够同时学习输入序列的长期和短期门控机制：为了解决双向LSTM中梯度消失和梯度爆炸问题，引关系。我们还在模型中添加了门控机制(GatedRecurre3.瓦斯涌出量预测方法数据预处理：对原始数据进行归一化处理，使其数值范围在0到1之间。对缺失值进行填充或插值处理，以保证数据的完整性。中，可以使用交叉熵损失函数作为目标函数，优化器(如Adam3.1数据预处理3.2特征提取与选择常用的特征选择方法有递归特征消除(RFE)、基于Lasso的方法、基3.3模型构建与训练3.4模型评估与优化4.1实验数据集介绍的瓦斯涌出量预测数据集。该数据集包含了2005年至2018年之间的经过预处理后，我们得到了一个包含1269个观测点的瓦斯涌出量序列数据集。前664个观测点表示正常情况下的瓦斯涌出量数据，后面的605个观测点则是在特定条件下(如地震、爆炸等)的瓦斯涌出4.3结果分析与讨论模型在召回率和F1分数上也有所提升。这意味着模型在识别正例样5.结论与展望入了交叉熵损失函数，并采用了Adam优化器进行参数更新5.2存在问题与改进方向入门和输出门),这些门控单元的权重参数

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