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矿井瓦斯浓度预测是保障煤矿安全生产的重要环节。准确预测既能提前预警

潜在的安全隐患，又能为安全管理提供科学依据。传统的瓦斯浓度预测方法存在明

显的局限性，主要体现在未能充分考量数据的时空特性，同时在预测性能上难以兼

顾点预测的精度与区间预测的可靠性。针对以上问题，本文创新性的提出融合时空

深度学习与非参数估计的瓦斯浓度预测方法，通过结合图卷积网络（GCN）、贝叶

斯优化的门控循环单元（BO-GRU