基于深度学习的大采高工作面矿压预测分析及模型泛化 论文

综采工作面矿压显现的分析与预测对于复杂地质下工作面顶板管理以及保障矿井生产安全至关重要。采用关系型数据库储存液压支架工作阻力数据，并利用工作面推进过程中矿压显现的时序特性，通过SQL语言的应用，结合长短时记忆网络(Long Short Time Memory, LSTM)深度学习方法，对红庆河矿31101大采高综采工作面的矿压规律进行深入研究。具体分析包括支架工作阻力、支架不平衡力、支架安全阀开启情况及初次来压与周期来压等矿压显现规律。基于此研究建立的数据库，预测了红庆河大采高工作面的矿山压力，结果表明，LSTM方法相比于传统的BP神经网络预测更具准确性。

为进一步验证LSTM网络模型的泛化能力，研究中还采用了布尔台42103大采高工作面和上湾矿12401大采高工作面的少量矿压数据，利用迁移学习方法进行了预测检验，结果显示，LSTM模型的泛化能力良好，尤其是通过迁移学习，模型的泛化能力得到了进一步提升。研究还探讨了模型在不同工作面矿压预测中的表现差异，结果表明，数据量本身对模型预测行为影响显著，增加数据量可以有效弥补原始数据缺失等问题。

在预测模型的基础上，研究团队设计了周期来压预警模型，并集成形成了相应的矿压预警系统，为矿山安全生产提供了重要的技术保障。如果您想进一步了解关于大采高工作面矿压显现规律的更多研究和应用，可以参考以下链接中的相关文献：

• 大采高工作面矿压显现规律分析

• 深埋大采高工作面矿压显现规律研究

• 大采高工作面矿压特征实测分析

这些资源将为您提供更为全面的理论支持和实际案例分析，助力您深入理解和应用相关研究成果。