基于LSTM的煤矿瓦斯预测预警系统设计与实现

"本文主要探讨了LSTM在煤矿瓦斯预测预警系统中的应用与设计，以亭南煤矿302工作面的监测数据为研究基础，利用深度学习技术中的LSTM网络建立瓦斯浓度预测模型，并通过TensorFlow框架进行算法仿真。研究分析了不同时间步长、网络深度对模型性能的影响，同时探讨了多信息融合的优化方法。实验结果显示，LSTM模型在1000条测试数据上的平均相对偏差仅为3.61%，显示出良好的预测准确性和泛化能力。系统设计上，采用了Spring、SpringMVC和Hibernate框架，遵循适应性、易用性和可扩展性原则，确保系统的高效运行。最终，将训练好的LSTM模型部署在TensorFlow Serving服务器中，构建了煤矿瓦斯预警系统，提升了煤矿的安全管理水平，具有显著的实践意义。" 在煤矿安全领域，瓦斯预测预警是至关重要的，因为瓦斯爆炸是煤矿事故的主要原因之一。LSTM作为一种特殊的循环神经网络，特别适合处理时间序列数据，能有效捕获数据间的长期依赖关系。在本研究中，研究人员从亭南煤矿的正常生产期间收集瓦斯监测数据，将其作为训练样本，通过深度学习框架TensorFlow对LSTM模型进行训练和验证。 LSTM模型的优势在于其独特的结构，包括输入门、遗忘门和输出门，这使得模型能够在处理序列数据时保留和丢弃信息，避免了传统RNN（循环神经网络）可能出现的梯度消失问题。实验部分，研究者探讨了不同时间步长（即模型考虑的过去时间点数量）和网络深度（层数）对预测效果的影响，以及如何通过多信息融合提升预测精度。 系统设计方面，开发团队选择了Spring、SpringMVC和Hibernate这些成熟的技术框架，它们分别负责控制层、视图层和持久化层的功能，构建了一个灵活且易于维护的软件架构。在系统部署环节，LSTM模型被集成到TensorFlow Serving中，这是一个用于生产环境的模型服务，它能够方便地对外提供预测服务，实时监控瓦斯浓度，及时发出预警。 通过这样的预警系统，可以显著提高煤矿对瓦斯危险的识别和应对能力，减少因瓦斯超限引发的事故，从而保障矿工的生命安全和企业的安全生产。该系统不仅在技术上有创新，而且在实际应用中显示出了明显的价值，对于推动煤炭行业的安全管理水平具有积极的促进作用。