[发明专利]基于长短期记忆神经网络的井下气体浓度预测方法及装置在审
| 申请号： | 202011401720.0 | 申请日： | 2020-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN112528558A | 公开（公告）日： | 2021-03-19 |
| 发明（设计）人： | 谢承煜;陈子威;巢磊;曹杰;石东平;王晋淼;朱佳妮;刘承波 | 申请（专利权）人： | 湘潭大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京细软智谷知识产权代理有限责任公司 11471 | 代理人： | 涂凤琴 |
| 地址： | 4111*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于长短期记忆神经网络的井下气体浓度预测方法及装置。该方法中，获取历史井下气体浓度数据；根据历史井下气体浓度数据，训练基于长短期记忆神经网络的预测模型；根据历史井下气体浓度数据和预测模型对井下气体浓度进行预测。本申请利用井下气体浓度具有时间序列、长短期记忆神经网络输出数据不仅与当前时间输入数据有关，而且受上一时间输出数据影响的特点，根据获取到的气体浓度的历史数据训练长短期记忆神经网络预测模型，从而实现基于长短期记忆神经网络对气体浓度进行预测，较好的预测井下气体浓度，为后期针对性处理及人员工作提供依据。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 短期 记忆 神经网络 井下 气体 浓度 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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