【摘 要】
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针对传统煤矿火灾预测指标及精度不理想的问题，构建一种具有时序记忆能力的LSTM神经网络模型。利用采空区遗煤氧化过程产生的气体构建模型数据集，通过调整LSTM模型时间步长和迭代次数，分析模型超参数对预测遗煤温度的影响，运用LSTM、GRU和RNN多模型预测分析，验证模型的准确性。结果表明，LSTM神经网络模型比GRU和RNN模型平均绝对误差和平均绝对百分比误差小，分别为3.843、0.029;R~2
【基金项目】
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黑龙江省"百千万"工程科技重大专项项目（2020ZX04A01）；
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针对传统煤矿火灾预测指标及精度不理想的问题，构建一种具有时序记忆能力的LSTM神经网络模型。利用采空区遗煤氧化过程产生的气体构建模型数据集，通过调整LSTM模型时间步长和迭代次数，分析模型超参数对预测遗煤温度的影响，运用LSTM、GRU和RNN多模型预测分析，验证模型的准确性。结果表明，LSTM神经网络模型比GRU和RNN模型平均绝对误差和平均绝对百分比误差小，分别为3.843、0.029;R~2达到0.990,提高了煤矿火灾的预测精度。
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