基于LSTM的单序列矿压智能预测方法研究

为了解决煤炭生产中的矿压问题,将深度学习网络应用到矿压预测中。研究中将LSTM网络应用到矿压预测中设计出三层栈式LSTM网络,通过序列建模,捕获单序列矿压在时间上的依赖性,实现单序列矿压的智能预测。结果显示,LSTM预测模型在对未来8时刻内的矿压预测精度高于98%,相较于其他预测模型具有较高的准确率,并且在预测范围上也具有极大的优势。说明LSTM网络在单序列矿压智能预测中是有效的,并且从结果中可以看出其具有较高的预测精度,具有很好的实用性。