【摘 要】
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突水是影响煤矿安全生产的主要灾害,且影响突水发生的因素会随时间不断变化,是一个动态的复杂系统。基于长短时记忆单元(Long Short-Term Memory,LSTM)的循环神经网络(Recurr
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突水是影响煤矿安全生产的主要灾害,且影响突水发生的因素会随时间不断变化,是一个动态的复杂系统。基于长短时记忆单元(Long Short-Term Memory,LSTM)的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)模型,通过在隐藏层中增加一条自连接边,将时间序列的概念引入网络模型中,非常适合处理动态时间序列数据,因此,论文提出将LSTM模型应用在煤矿突水预测中。论文的主要工作如下:(1)通过研究突水机理及已有突水预测技术,总结分析出影响突水的主要因素;通过正态性检验、基于封装式(Wrapper)评价策略的特征选择和归一化等方法对所采集的数据进行预处理。(2)从模型框架和训练算法两方面对RNN及LSTM进行研究分析,构建了用于解决突水预测问题的LSTM模型;通过实验确定模型性能最优参数。(3)采用预处理后的数据训练LSTM模型,用Softmax分类器得出预测结果。设置对比实验,与改进的BP、SVM突水预测模型作对比,从预测精度和速度等方面对模型进行评估。(4)论文在对突水预测的基础上,采用图论与网络理论的方法,建立煤矿巷道的空间网络,并根据矿井突水量计算方法和巷道突水蔓延路径模型,预测突水范围,作为开展突水预防工作和分析事故危害程度的参考依据。
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