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基于优化LSTM网络的巷道工作面矿压预测
  • 83
  • 作者

    赵保兵

  • 单位

    山西职业技术学院

  • 摘要
    冲击地压事故作为一种动力效应明显、破坏力强的矿井灾害，其预防方法一直是煤矿安全生产的难题。通过将LSTM神经网络技术与矿压规律进行结合，研究一种基于优化LSTM网络的巷道工作面矿压预测模型，通过对矿压历史数据进行标准化处理后进行LSTM网络训练的方法，实现工作面矿压的预测。现场试验结果显示：该模型对于定点矿压的预测准确率能够达到85%以上，并且能够对不同时段、不同测点的矿压数据进行预测，以表征巷道工作面未来某一时段内的矿压变化趋势，实现预防矿压事故的目的。
  • 关键词

    LSTM网络冲击地压神经网络煤矿安全

  • 文章目录
    0 引言
    1 LSTM神经网络概述
    2 基于LSTM网络的矿压预测模型
    2.1 矿压概述
    2.2 矿压预测模型
    3 实验设计及结果
    4 结语
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