论文摘要
针对煤层底板突水预测问题,在总结现有突水预测方法和理论的基础上,通过特征选择实验得出水压、距工作面距离、砂岩段厚度、煤层厚度、煤层倾角、断层落差、裂隙带、开采面积、采高、走向长度是影响突水发生的主要因素,这些因素具有复杂、非线性的特点。提出基于长短时记忆（LSTM）神经网络构建的突水预测模型,将煤矿突水实例的数据作为样本数据对模型进行训练。最后,将LSTM神经网络模型与遗传算法–反向传播（GA-BP）神经网络模型和反向传播（BP）神经网络模型进行对比实验。实验结果表明,LSTM神经网络模型在测试集上的预测正确率更高,稳定性更好,更适用于煤层底板突水预测。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 董丽丽,费城,张翔,曹超凡
关键词: 长短时记忆,特征选择,煤层底板突水预测
来源: 煤田地质与勘探 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 矿业工程,安全科学与灾害防治
单位: 西安建筑科技大学信息与控制工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(61272458),陕西省自然科学基金项目(2016JM6031),西安市科技创新引导项目(201805033YD11CG17(1),201805033YD11CG17(2))~~
分类号: TD745
页码: 137-143
总页数: 7
文件大小: 707K
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标签：长短时记忆论文; 特征选择论文; 煤层底板突水预测论文;