基于CS-LSTM的工作面瓦斯浓度智能预测研究.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于CS-LSTM的工作面瓦斯浓度智能预测研究</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：2.29MB</p>
<p>总页数：28页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于CS-LSTM的工作面瓦斯浓度智能预测研究》是一篇聚焦于煤矿安全领域的学术论文。该研究结合了改进的长短期记忆网络（LSTM）与粒子群优化算法（CS），旨在提高工作面瓦斯浓度的预测精度。通过优化神经网络结构和参数，该方法能够有效捕捉瓦斯浓度变化的时序特征，为煤矿安全生产提供可靠的数据支持。文章验证了模型在实际应用中的有效性，具有重要的理论意义和工程价值。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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