基于WOA-LSTM的工作面瓦斯涌出量预测研究.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于WOA-LSTM的工作面瓦斯涌出量预测研究</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：1.54MB</p>
<p>总页数：6页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于WOA-LSTM的工作面瓦斯涌出量预测研究》是一篇探讨如何利用优化算法与深度学习模型进行煤矿瓦斯预测的学术论文。该研究结合了鲸鱼优化算法（WOA）与长短期记忆网络（LSTM），旨在提高瓦斯涌出量预测的准确性。通过WOA对LSTM模型的参数进行优化，有效提升了模型的收敛速度和预测性能。文章针对煤矿工作面的复杂环境，构建了瓦斯涌出量预测模型，为煤矿安全生产提供了科学依据和技术支持。研究成果在实际应用中具有重要的参考价值，有助于降低瓦斯事故风险，提升矿井安全管理水平。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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