MATLAB
实现基于结合变分模态分解（
VMD）、自适应噪声完备经验模态分解（
CEEMDAN
）、贝叶斯优化算法（
BO）和双向长短期记忆神经网络（
BiLSTM
）的采煤工作面瓦斯涌出量预测的详细项目实例
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煤矿瓦斯涌出量的预测一直是煤矿安全生产管理中的一个关键环节。瓦斯是煤矿开采过程中常见且危险的气体，其涌出量不仅直接影响到煤矿的生产安全，也关系到矿工的生命安全。瓦斯浓度过高会引发瓦斯爆炸、火灾等事故，因此，准确预测瓦斯涌出量对煤矿的安全管理至关重要。随着煤矿开采深度的增加，瓦斯的涌出量表现得更加复杂和多变。传统的预测方法难以应对复杂的非线性和时变性，因此亟需采用新的技术手段提高预测精度和可靠性。
近年来，随着智能化技术的不断发展，基于数据驱动的瓦斯涌出量预测成为研究的热点。变分模态分解（VMD）作为一种有效的信号分解技术，可以将复杂的时序信号分解为多个本征模态函数（IMF），每个IMF反映信号的不同频率特征，有助于捕捉复杂信号的非线性和非平稳性。而自适应噪声完备经 ...