袁宏道佛教思想与“性灵”文学观研究

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为了对瓦斯超限和煤与瓦斯突出事故进行提前预警,建立了数据预处理、瓦斯浓度预测模型,研发了具有三级判识标准和流程的预警系统。通过基于LSTM算法的瓦斯浓度数据训练解决深度学习中的梯度消失与梯度爆炸,通过瓦斯特征分析反映瓦斯浓度时空相关性,通过研究样本时长、预测时长与预测精度之间的关系得出最优预测方法。结果表明:当子样本时间长度为1.0 h时,5 min的超前预测精度最高,符合1%的评判标准;当子样本
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