深度学习预测大采高矿压：LSTM模型与泛化能力分析

"基于深度学习的大采高工作面矿压预测分析及模型泛化-论文" 本文主要探讨了在大采高工作面矿压预测中应用深度学习技术，特别是长短时记忆网络（LSTM）的优势，并通过实例展示了模型的泛化能力。在大采高综合机械化工作面，矿压显现的分析与预测对于确保复杂地质条件下的安全生产至关重要。作者使用关系型数据库存储液压支架工作阻力等关键数据，并利用工作面推进过程中的时序特性，借助SQL语言进行数据处理。 文章以红庆河矿31101大采高综采工作面为例，利用LSTM模型分析了支架工作阻力、支架不平衡力、支架安全阀开启状况以及初次来压和周期来压的矿压规律。对比传统的BP神经网络，LSTM模型在矿压预测方面显示出更高的准确性，这表明深度学习方法在矿压预测领域具有潜在优势。 为了验证LSTM模型的泛化能力，研究进一步采用了布尔台42103大采高工作面和上湾矿12401大采高工作面的少量矿压数据，运用迁移学习策略进行预测检验。结果显示，LSTM模型具有良好的泛化性能，且迁移学习可以显著提升模型对新工作面矿压预测的精度，增强了模型的适应性。 通过对三个不同工作面的矿压预测效果进行比较，研究发现数据量的大小对模型预测性能有显著影响。增加数据量能够补偿原始数据的缺失问题，提高预测的准确性和稳定性。此外，研究还构建了一个周期来压预警模型，该模型集成了矿压预测和预警功能，为实际矿井安全生产提供了有力支持。 总结而言，这篇论文揭示了深度学习，特别是LSTM网络在大采高工作面矿压预测中的高效性和泛化性，同时也强调了数据质量和迁移学习在改善模型性能中的作用。这些发现为矿压预测技术的发展提供了新的思路，有助于提升矿井的安全管理水平和效率。