【摘 要】
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针对现有的绝对瓦斯涌出量软测量方法普遍未考虑瓦斯涌出量自身历史数据的前后影响,提出一种基于深度学习中长短时记忆网络(LSTM)的瓦斯涌出量软测量模型,利用绝对瓦斯涌出量及其相关影响因素历史数据的时间序列进行预测。考虑到LSTM模型需特别注意控制学习率以防止因出现梯度问题从而影响结果,对LSTM单元结构做出调整,引入softsign函数,通过其变化相对缓和的一阶导数以更好的解决梯度问题,使网络更快收
【机 构】
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辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁工程技术大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51974151,71771111),辽宁省高等学校国(境)外培养项目(2019GJWZD002),辽宁省高等学校创新团队项目(LT2019007),辽宁省自然基金指导计划项目(20180550438),辽宁省教育厅科技项目(LJ2019QL015)资助。
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针对现有的绝对瓦斯涌出量软测量方法普遍未考虑瓦斯涌出量自身历史数据的前后影响,提出一种基于深度学习中长短时记忆网络(LSTM)的瓦斯涌出量软测量模型,利用绝对瓦斯涌出量及其相关影响因素历史数据的时间序列进行预测。考虑到LSTM模型需特别注意控制学习率以防止因出现梯度问题从而影响结果,对LSTM单元结构做出调整,引入softsign函数,通过其变化相对缓和的一阶导数以更好的解决梯度问题,使网络更快收敛且更不容易出现饱和。针对LSTM中存在诸多超参数,结合量子粒子群算法(QPSO)对其优化,使绝对瓦斯涌
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