[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现结合变分模态（VMD）、自适应噪声模态分解（CEEMDAN）、贝叶斯算法（BO）和双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）的采 ... [推广有奖]

0关注
1粉丝

已卖：50份资源

硕士生

16%

还不是VIP/贵宾

威望: 0 级
论坛币: 1306 个
通用积分: 248.0394
学术水平: 5 点
热心指数: 5 点
信用等级: 5 点
经验: 725 点
帖子: 33
精华: 0
在线时间: 235 小时
注册时间: 2025-8-7
最后登录: 2026-2-8

楼主

南唐雨汐

发表于 2025-10-13 07:33:05 |AI写论文

是否 +2 论坛币

k人参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

MATLAB
实现基于结合变分模态分解（
VMD）、自适应噪声完备经验模态分解（
CEEMDAN
）、贝叶斯优化算法（
BO）和双向长短期记忆神经网络（
BiLSTM
）的采煤工作面瓦斯涌出量预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
煤矿瓦斯涌出量的预测一直是煤矿安全生产管理中的一个关键环节。瓦斯是煤矿开采过程中常见且危险的气体，其涌出量不仅直接影响到煤矿的生产安全，也关系到矿工的生命安全。瓦斯浓度过高会引发瓦斯爆炸、火灾等事故，因此，准确预测瓦斯涌出量对煤矿的安全管理至关重要。随着煤矿开采深度的增加，瓦斯的涌出量表现得更加复杂和多变。传统的预测方法难以应对复杂的非线性和时变性，因此亟需采用新的技术手段提高预测精度和可靠性。
近年来，随着智能化技术的不断发展，基于数据驱动的瓦斯涌出量预测成为研究的热点。变分模态分解（VMD）作为一种有效的信号分解技术，可以将复杂的时序信号分解为多个本征模态函数（IMF），每个IMF反映信号的不同频率特征，有助于捕捉复杂信号的非线性和非平稳性。而自适应噪声完备经 ...