一种煤自燃潜伏期CO浓度与煤温预测方法

本发明涉及煤自燃监测预警技术领域，尤其涉及一种煤自燃潜伏期CO浓度与煤温预测方法，旨在解决煤自燃潜伏期预测中的精确度不足和预测困难等难题，通过改进的POA算法引入动态收敛系数、记忆池，机制和混合搜索策略，有效加速了模型的收敛进程，减少了推理时间，并增强了模型的鲁棒性，本发明通过与LSTM神经网络的结合，优化了模型的超参数组合，提高了预测精度，能够为煤自燃灾害的精准预测提供科学依据。