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专利信息

基于机器学习的瓦斯超限预警模型构建方法及预警方法【异议或纠错】

档案编号： CQ-083-6717-6443
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06F30/27;G06N3/096;G06N20/00;E21F17/00;E21F7/00;E21F17/18类
授权状态： 已授权
档案内容： 本发明公开了一种基于机器学习的瓦斯超限预警模型构建方法及预警方法,属于瓦斯超限预警领域,要解决的技术问题为如何对瓦斯涌出量进行预测以及及时预警。方法包括如下步骤：通过实验分析得到瓦斯相关特征；对于目标煤矿,采集瓦斯相关特征,构建训练集；基于MLP神经网络构建瓦斯超限预警模型；以训练集为输入,通过随机梯度下降方法对上述瓦斯超限预警模型进行参数优化；对于训练后瓦斯超限预警模型,对权重系数矩阵进行正则化处理。方法包括如下步骤：通过上述方法构建瓦斯超限预警模型；计算抽采瓦斯量,计算绝对瓦斯涌出量；计算风排瓦斯量；基于风排瓦斯量计算瓦斯浓度百分率；基于瓦斯浓度百分率生成瓦斯超限评估报告。
附件下载：  (原始资料备查)

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