案例介绍
本项目以矿井环境中的温度、湿度、气压为输入，通过时序预测模型实时输出瓦斯浓度。系统功能涵盖多源传感器数据采集与清洗、特征构建与筛选、基于深度学习的瓦斯浓度动态预测，以及超限分级预警和可视化看板。它能够提前感知瓦斯异常趋势，为通风调控和安全撤人提供数据依据，有效降低突出与爆炸风险。
我担任算法工程师，主要负责数据预处理、特征工程和预测模型的设计、训练与调优，并编写模型推理接口，与后端协同完成系统联调，确保预测精度和实时性满足井下作业要求。
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