基于支架工作阻力大数据的工作面顶板矿压预测技术研究

论文摘要

为攻克综采工作面顶板矿压显现规律预测预报的难题,基于工作面支架工作阻力大数据,围绕顶板来压开始位置、顶板来压强度和来压步距这3个重要参数,采用机器学习语言设计了一种多元线性区域预测模型,对工作面顶板来压规律进行区域分析和预测。介绍了基于大数据的机器学习预测算法数学模型的建立过程,以及对预测模型的检验,并以30组矿压监测原始数据为例,构建了大数据分析数学模型,研究结果表明该预测模型方程可行,确定了分析区域来压预测算法。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 屈世甲,李鹏

关键词: 矿山压力,支架工作阻力,大数据,矿压预测算法,预测预报

来源: 矿业安全与环保 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 矿业工程

单位: 天地(常州)自动化股份有限公司,神华神东煤炭集团有限责任公司

基金: 神华能源股份有限公司科技创新项目(201592548008-4)

分类号: TD355

页码: 92-97

总页数: 6

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本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/e43e8038e38062a98edc6e74.html