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作者
余琼芳王联港杨艺
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单位
河南理工大学电气工程与自动化学院大连理工大学北京研究院博士后科研工作站
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摘要
顶板压力预测大多都使用1台液压支架的压力数据，缺乏相邻支架的压力相关性，基于相邻多台液压支架信息融合的LSTM-TCN模型预测一支架下一时刻的压力值。实验结果表明，该模型相比LSTM和TCN单支架预测模型，RMSE压力误差分别减小了12.3%和13.4%,MAE压力误差减小了10.3%和26.6%。
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关键词
顶板事故顶板压力液压支架滑动均值滤波
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基金项目(Foundation)
国家自然科学基金资助项目(61601172)；中国博士后科学基金资助项目(2018M641287)；
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文章目录
0 引言
1 综采工作面顶板压力数据处理
2 综采工作面顶板压力预测模型的搭建
2.1 长短时记忆网络（LSTM)
2.2 时序卷积神经网络（TCN)
(1）因果卷积
(2）膨胀卷积
(3）残差链接
2.3 基于LSTM-TCN的神经网络的网络预测模型
3 实验分析与结果
3.1 实验数据来源
3.2 关联性评判指标
3.3 模型参数设置
3.4 结果评估指标
3.5 各类模型预测结果分析
4 结语
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引用格式
余琼芳,王联港,杨艺.基于LSTM-TCN的综采工作面顶板压力预测[J].煤炭技术,2023,42(06):5-9.DOI:10.13301/j.cnki.ct.2023.06.002.
煤炭技术 
2023年第06期 
