【摘 要】
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煤层开采过程中的工作面矿压分析与预测，对煤矿顶板管理与安全生产具有重要意义。然而，工作面开采引起的围岩移动和变形影响着矿压预测的准确度。为了提高工作面来压位置预测的精度，以分布式光纤监测采动覆岩变形的频移数据为基础，引入门控循环神经网络（gated recurrent neural networks, GRU）,建立了遗传算法（genetic algorithm, GA）-GRU-反向传播（bac
【基金项目】
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国家重点研发计划（2018YFC0808301）； 国家自然科学基金（51804244）；
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煤层开采过程中的工作面矿压分析与预测，对煤矿顶板管理与安全生产具有重要意义。然而，工作面开采引起的围岩移动和变形影响着矿压预测的准确度。为了提高工作面来压位置预测的精度，以分布式光纤监测采动覆岩变形的频移数据为基础，引入门控循环神经网络（gated recurrent neural networks, GRU）,建立了遗传算法（genetic algorithm, GA）-GRU-反向传播（back propagation, BP）的工作面来压位置预测模型。将光纤频移值的统计特征融合工作面推进距离等因素作为特征向量，并采用GA对GRU及BP网络的超参数寻优。实验结果表明：预测模型的决定系数为98.7%,平均绝对误差为1.224 cm,均方根误差为1.769 cm,预测的准确性高，为工作面矿压预测提供了新的方法。
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