排序方式: 共有2条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
2.
为提高矿井涌水量预测的准确度,基于涌水量数据的不稳定性及随机性,提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、贝叶斯优化(BO)与双向门控循环单元(BiGRU)相结合的矿井涌水量预测模型(CEEMDAN-BO-BiGRU)。该模型通过CEEMDAN将涌水量数据分解为多个较平稳的固有模态分量(IMF)和残差分量(Res),过滤数据噪声,提取数据不同时间尺度波动特征,降低预测误差。利用贝叶斯优化对BiGRU模型多个超参数进行迭代寻优,进一步提高模型的预测精度。之后对各分量进行超前1至3步预测预测,最终将各分量预测结果加和得到涌水量多步预测结果。以小庄煤矿矿井涌水量数据进行试验,并将CEEMDAN-BO-BiGRU预测结果与CEEMDAN-BiGRU、BiGRU、BP、SVM进行对比实验,结果表明采用CEEMDAN-BO-BiGRU组合网络模型对矿井涌水量预测结果更准确,该方法对涌水量的短时预测提供了一种新思路。 相似文献
1