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文檔簡介

改進雙向長短期記憶神經網絡的瓦斯涌出量預測1.1研究背景1.2研究目的1.3研究意義1.4國內外研究現狀美國加州大學伯克利分校的研究人員(2提出了一種基于深度學1.5本文結構本文檔旨在改進雙向長短期記憶神經網絡(BiLSTMM)的瓦斯涌出BiLSTMM模型是一種強大的深度學習工具，可以在改進雙向長短在BiLSTMM模型中，首先使用兩個獨立的雙向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LSTM層共同捕捉輸BiLSTMM模型的優點在于它能夠同時學習輸入序列的長期和短期門控機制：為了解決雙向LSTM中梯度消失和梯度爆炸問題，引關系。我們還在模型中添加了門控機制(GatedRecurre3.瓦斯涌出量預測方法數據預處理：對原始數據進行歸一化處理，使其數值范圍在0到1之間。對缺失值進行填充或插值處理，以保證數據的完整性。中，可以使用交叉熵損失函數作為目標函數，優化器(如Adam3.1數據預處理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模型構建與訓練3.4模型評估與優化4.1實驗數據集介紹的瓦斯涌出量預測數據集。該數據集包含了2005年至2018年之間的經過預處理后，我們得到了一個包含1269個觀測點的瓦斯涌出量序列數據集。前664個觀測點表示正常情況下的瓦斯涌出量數據，后面的605個觀測點則是在特定條件下(如地震、爆炸等)的瓦斯涌出4.3結果分析與討論模型在召回率和F1分數上也有所提升。這意味著模型在識別正例樣5.結論與展望入了交叉熵損失函數，并采用了Adam優化器進行參數更新5.2存在問題與改進方向入門和輸出門),這些門控單元的權重參數

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