基于多模态深度学习的瓦斯预抽采多目标优化决策方法

基于多模态深度学习的瓦斯预抽采多目标优化决策方法，属于瓦斯抽采技术领域，解决抽采系统多源信息难以融合、跨模态信息难以捕获、瓦斯抽采设备参数人为设置、抽采效率低下的技术问题，包括以下步骤：S1、建立数据集，并进行数据预处理；S2、确定决策目标、决策条件，建立多模态融合的深度学习决策模型；S3、深度学习决策模型训练和测试；S4、瓦斯抽采状态评判，如需调控，将预测时刻前一段时间的数据输入决策模型，得到优化的抽采负压和阀门开度。本发明基于深度学习的多模态模型架构能够有效整合多种数据源，有效提取数据中的大量复杂非线性特征，实现瓦斯抽采的高效调控、事故预警和参数优化。