矿场瓦斯浓度多时间步精准预测CLX_RLMSE模型方法

本发明涉及一种矿场瓦斯浓度多时间步预测CLX_RLMSE模型方法，属于煤矿安全监测领域。该方法包括：通过动态窗口移动平均与稳定小波变换实现数据去噪及平稳化处理；采用多分支CNN(3×3标准卷积、5×5空洞卷积、1×1压缩卷积)提取瓦斯浓度空间关联特征；构建LSTDM网络，通过双记忆单元同步捕捉短期波动与长期趋势；设计风险敏感型加权损失函数强化高危漏报惩罚；结合XGBoost残差修正与PSO超参数优化，实现预测误差降低57％。实验表明，该方法12小时预测RMSE≤0.15％，预警响应时间提升150％，有效降低瓦斯事故的发生率。