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申请/专利权人：上海华讯网络系统有限公司
摘要：本发明提供了一种基于多尺度输入的TCN‑Attention‑LSTM瓦斯浓度预测方法及系统，包括：步骤S1：采集传感器提供的监测数据，并且通过传感器点位布置图，获取矿下测点的分布位置，形成原始特征集；步骤S2：对检测数据与分布位置，进行数据去重与数据空值填充；步骤S3：扩展原始特征集，得到扩展后的原始特征集；步骤S4：基于扩展后的原始特征集，建立深度学习模型，对煤矿巷道的瓦斯浓度进行预测，得出预测值；步骤S5：对深度学习模型的输出进行调整和优化。本发明通过对目标点位的叠加效应进行分解，针对瓦斯在矿下流动具有叠加效应的复杂场景，提出叠加效应补偿量的特征，与风速特征变量相比，与目标瓦斯浓度的相关性更高，有利于模型预测精度的提高。
主权项：1.一种基于多尺度输入的TCN-Attention-LSTM瓦斯浓度预测方法，其特征在于，包括：步骤S1：通过数据采集模块，采集传感器提供的监测数据，并且通过传感器点位布置图，获取矿下测点的分布位置，形成原始特征集；步骤S2：通过数据预处理模块，对原始特征集内的检测数据与分布位置，进行数据去重与数据空值填充；步骤S3：通过特征工程模块，扩展原始特征集，得到扩展后的原始特征集；步骤S4：基于扩展后的原始特征集，通过TCN-Attention-LSTM时序预测模块，建立深度学习模型，对煤矿巷道的瓦斯浓度进行预测，得出预测值；步骤S5：通过数据后处理模块，对深度学习模型的输出进行调整和优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海华讯网络系统有限公司 基于多尺度输入的TCN-Attention-LSTM瓦斯浓度预测方法及系统
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