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文档简介

一种基于自适应学习的煤矿通风优化与空本发明公开了一种基于自适应学习的煤矿2在矿井内布置多种传感器，对关键环境参数进行实时采集和监将所采集的实时数据与历史数据进行对比，并按环境状态划分为采用多种异常检测算法对矿井实时数据进行并行分析，一旦检在突发事件发生后，启动深度学习算法对当前状态进行重2.根据权利要求1所述的一种基于自适应学习的煤矿通风优化与空气质量调控方法，从传感器采集到的实时数据中提取关键特征，对传感数据进行异常值检测和噪声过根据欧氏距离将每条数据指派到最近的簇中心，再根据所有3.根据权利要求1所述的一种基于自适应学习的煤矿通风优化与空气质量调控方法，在预案库的搭建过程中，将所有通风模式和为了确保预案库能够应对不断变化的矿井环境4.根据权利要求1所述的一种基于自适应学习的煤矿通风优化与空气质量调控方法，3基于当前的实时数据，通过强化学习算法从预案库中读取与现有环境最生成初步策略后，在矿井的气流与空气质量模拟模型中进行虚5.根据权利要求1所述的一种基于自适应学习的煤矿通风优化与空气质量调控方法，6.根据权利要求5所述的一种基于自适应学习的煤矿通风优化与空气质量调控方法，2ν是控制异47.根据权利要求1所述的一种基于自适应学习的煤矿通风优化与空气质量调控方法，如果监测到任何异常变化或策略执行不达预期，通过深度学习算法会立即重新评估情况，5[0006]本发明的目的是提供一种基于自适应学习的煤矿通风优6[0022]在预案库的搭建过程中，将所有通风模式和应急响应措施以规则的形式进行编7输入到算法模块中，其中xi表示第i个传感器的实时数据，为了确保算法的稳定性和高效8[0043]本发明通过采用LSTM等时序深度学习模型，系统能够提前预测事件的发展趋[0046]图1为本发明一种基于自适应学习的煤矿通风优化与空气质量调控方法的方法流[0048]本发明提供了如图1所示的一种基于自适应学习的煤矿通风优化与空气质量调控9[0065]K_means算法的执行过程包括两个主要循环：一是根据欧氏距离将每条数据指派通过与历史数据的交互反馈不断优化，并在矿井内的气流和空气质量模型中模拟调整效[0075]在强化学习框架中，系统首先定义状态空间(动作组合并重新测试。强化学习算法在这一过程中通过与历史数据的交互反馈不断优化，[0079]采用多种异常检测算法(如孤立森林算法和支持向量机)对矿井实时数据进行并输入到算法模块中，其中xi表示第i个传感器的实时数据。为了确保算法的稳定性和高效和σj分别是参数j的均值[0085]采用一类支持向量机(One_ClassSVM)在高维空间中构建边界来检测异常数据ν是控制异[0088]利用深度学习算法对突发事件进行重新评估并动态调整通风模式的具体步骤如[0089]当矿井内检测到突发事件(如瓦斯突增或火灾)后，系统立即收集最新的实时数风力)，以及区域气流分配的优化(将更多风力导入受影响区域这可能预示着区域通风设备故障或通风路径[0107]本发明通过采用LSTM等时序

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