预测效果
研究概述
瓦斯浓度预测 | 基于CNN-BiLSTM瓦斯浓度预测附matlab代码
基于CNN-BiLSTM（卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络）的瓦斯浓度预测是一种先进的预测方法，它结合了CNN的空间特征提取能力和BiLSTM的时间序列处理能力，使得模型能够更准确地预测瓦斯浓度的变化。以下是对该方法的详细分析：
一、模型架构
输入层：
输入数据包括时间序列数据，如瓦斯浓度历史数据、温度、湿度、气压等相关影响因素。
数据需要进行预处理，如去噪、归一化等，以提高模型训练效率和预测精度。
卷积层（CNN）：
用于提取输入数据中的空间特征。
通过多个卷积核和池化操作&