人工智能在煤矿瓦斯危险性评估中的应用

李军

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为有效降低煤矿瓦斯事故发生率,本文提出一种煤矿瓦斯危险性等级评估方法用于防范瓦斯事故。该方法包括3个步骤:首先,收集真实的瓦斯事故数据并建立属性列表;其次,使用t-分布随机邻居嵌入方法处理高维复杂数据;最后,利用粒子群优化算法优化深度学习方法的超参数以提高预测的准确性。实验结果表明,该方法对事故预测的准确率可达89%,大大节约了时间。

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来源
《自动化应用》 |2023年第19期|15-17|共3页
作者
李军;
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作者单位

左权县能源事务服务中心;

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正文语种 chi
中图分类电数量的测量及仪表;
关键词
风险评估; 煤矿瓦斯事故; 粒子群优化算法; 长短记忆神经网络;

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