Markov-神经网络的穿煤隧道掌子面瓦斯浓度预测方法
摘要:
本发明涉及Markov‑神经网络的穿煤隧道掌子面瓦斯浓度预测方法,属隧道工程施工过程灾害监测预测领域,包括:根据穿煤隧道掌子面瓦斯浓度相关历史数据集,对数据进行清洗后获取对应穿煤隧道掌子面瓦斯浓度数据流矩阵;将处理后的穿煤隧道掌子面瓦斯浓度数据流矩阵构造马尔可夫先验模型;处理后的数据将作为基于高斯注意力机制优化的深度神经网络的输入,其包括主干模块、场景建模模块、上下文交叉注意模块和预测模块,设置参数,预测穿煤隧道掌子面瓦斯浓度。本发明构造马尔可夫先验模型并在卷积‑门控循环单元神经网络中加入高斯注意力机制,在保持输入穿煤隧道掌子面瓦斯浓度数据流的空间拓扑结构的同时,有效地利用近程、远程对应关系。
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