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国内刊号：50-1062/TD
国际刊号：1008-4495
发布日期:
作者：王向前, 王琴, 徐宁可
关键词：瓦斯浓度, 门控循环单元, 非参数核密度估计, 窗宽优化, 区间预测
瓦斯浓度预测对于瓦斯灾害防治具有重要意义。针对瓦斯浓度预测中预测精度低、泛化能力弱和单点预测方法描述信息过于单一的问题, 提出一种基于GRU和NKDE的区间预测模型。首先, 采用GRU网络实现瓦斯浓度的点预测, 并在此基础上构建一组瓦斯浓度预测误差数据集；然后, 以渐进积分均方误差为准则进行窗宽优化, 实现非参数核密度估计；最后, 通过叠加点预测结果, 得到不同置信度下的瓦斯浓度区间预测结果, 并进行评估。选取不同工作面的2组历史数据进行验证, 研究结果表明：与SVM、BP和ARIMA等方法相比, GRU网络预测精度更高；基于GRU网络预测生成的误差数据集, 与高斯模型及随机窗宽的非参数核密度估计模型相比, 最优窗宽的非参数核密度估计模型更接近真实的预测误差分布, 能够有效预测煤矿瓦斯浓度的区间。研究结果可为煤矿安全管理提供参考依据。
来源：2025年第5期
《矿业安全与环保》期刊编辑部
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