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申请/专利权人：山西高河能源有限公司;精英数智科技股份有限公司
摘要：本发明提供了一种煤矿CO浓度预测方法和煤矿CO浓度突变原因分类方法，可利用LSTM模型进行煤矿CO浓度预测，能充分利用先前时段内时序性的数据之间的关联性预测后续时段内的CO浓度，提高了CO浓度预测的准确度和精度，从而为实际煤矿安全生产提供了可靠指导；可针对CO浓度突变利用XGBoost模型进行煤矿CO浓度突变原因分类，能充分利用特征之间的关联性提供煤矿CO浓度突变原因，为煤矿安全生产和管理提供有力的技术支撑，更方便决策者着重预防危险发生以及时进行相应决策从而减少人员的伤亡。
主权项：1.一种煤矿CO浓度预测方法，其特征在于，所述煤矿CO浓度预测方法包括：获取目标煤矿在预设第一时段内的CO浓度特征及其所对应预设第一特征；基于目标煤矿在预设第一时段内的CO浓度特征及其所对应预设第一特征，构建目标煤矿的待预测样本；通过预先训练好的LSTM模型对得到的待预测样本进行预测，得到目标煤矿在预设第二时段内的CO浓度预测结果；其中，预设第二时段的起始时刻在预设第一时段的终止时刻之后。
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百度查询： 山西高河能源有限公司 精英数智科技股份有限公司 煤矿CO浓度预测方法和煤矿CO浓度突变原因分类方法
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