基于LSTM改进Transformer的煤自燃温度预测模型.docx

基于LSTM改进Transformer的煤自燃温度预测模型

目录

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

相关理论与技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1LSTM网络原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2Transformer模型原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.3煤自燃温度预测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

基于LSTM的温度预测模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2.1LSTM层的设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2.2其他改进措施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.3模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

基于Transformer的温度预测模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.2模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.2.1Transformer层的设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.2.2其他改进措施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.3模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

模型融合与性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.1模型融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.2性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.2.1准确率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.2.2召回率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.3实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

6.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.2存在问题与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

6.3未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

1.内容综述

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，各种深度学习模型被广泛应用于各个领域。在煤自燃温度预测方面，传统的机器学习方法如支持向量机（SVM）、随机森林等已经取得了一定的成果。然而，这些方法在处理复杂数据时存在一定的局限性，如高维稀疏数据处理困难、模型解释性不强等问题。因此，本文提出了一种基于LSTM改进Transformer的煤自燃温度预测模型，以期提高预测精度和泛化能力。

1.1研究背景与意义

随着煤炭行业的快速发展和智能化转型，煤自燃温度预测对于保障矿井安全、提高煤炭燃烧效率和降低环境污染具有重要意义。然而，煤自燃是一个复杂的物理化学过程，涉及多种因素，如煤的成分、水分、温度、氧气浓度等，这使得对其温度变化的实时监测和预测变得极具挑战性。传统的时间序