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基于时空图卷积网络的瓦斯体积分数预警效果研究
1
作者
高翼飞
张晓航
+2 位作者
畅明
葛帅帅
陈伟
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期58-64,共7页
为了提升瓦斯体积分数预警效果,提出1种融合时空特征的瓦斯体积分数预警模型(STGCN),以图神经网络作为基本框架对同一工作面多传感器进行统一的训练和推断,并通过图卷积的方式捕捉瓦斯体积分数数据的时空特征。在此基础上,提出瓦斯体积...
为了提升瓦斯体积分数预警效果,提出1种融合时空特征的瓦斯体积分数预警模型(STGCN),以图神经网络作为基本框架对同一工作面多传感器进行统一的训练和推断,并通过图卷积的方式捕捉瓦斯体积分数数据的时空特征。在此基础上,提出瓦斯体积分数分级预警方法,将预测扩展为分级预警。研究结果表明:STGCN在瓦斯体积分数预测和预警任务上取得更好的准确率和效率。研究结果可为矿井瓦斯灾害防治提供参考。
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关键词
瓦斯体积分数预警
图卷积网络
时空数据
可学习矩阵
分级预警方法
煤矿安全
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职称材料
题名
基于时空图卷积网络的瓦斯体积分数预警效果研究
1
作者
高翼飞
张晓航
畅明
葛帅帅
陈伟
机构
北京邮电大学经济管理学院
运城职业技术大学信息技术应用创新学院
运城职业技术大学继续教育学院
运城职业技术大学建筑工程学院
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期58-64,共7页
基金
国家自然科学基金项目(72271034)
北京邮电大学博士研究生创新基金项目(CX2021132)。
文摘
为了提升瓦斯体积分数预警效果,提出1种融合时空特征的瓦斯体积分数预警模型(STGCN),以图神经网络作为基本框架对同一工作面多传感器进行统一的训练和推断,并通过图卷积的方式捕捉瓦斯体积分数数据的时空特征。在此基础上,提出瓦斯体积分数分级预警方法,将预测扩展为分级预警。研究结果表明:STGCN在瓦斯体积分数预测和预警任务上取得更好的准确率和效率。研究结果可为矿井瓦斯灾害防治提供参考。
关键词
瓦斯体积分数预警
图卷积网络
时空数据
可学习矩阵
分级预警方法
煤矿安全
Keywords
gas
volume
fraction
early-warning
graph
convolutional
network
spatial-temporal
data
learnable
matrix
grading
early-warning
method
coal
mine
safety
分类号
X936 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时空图卷积网络的瓦斯体积分数预警效果研究
高翼飞
张晓航
畅明
葛帅帅
陈伟
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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