深度LSTM神经网络在采煤机截割轨迹预测中的应用与优化

"该文提出了一种基于深度学习的采煤机截割轨迹预测方法，主要利用了深度长短时记忆（LSTM）神经网络。针对传统记忆截割方法的精度问题，作者通过MATLAB实现模型构建和优化，并用实际数据验证了深度LSTM模型的优越性。文章还介绍了一种改进的LSTM结构，通过引入比例因子来增强模型的记忆保持能力，以解决多步预测时预测误差增加的问题。实验结果显示，改进后的模型在多步预测中的表现更优。关键词包括采煤机、记忆截割、深度学习、长短时记忆网络。" 基于深度学习的采煤机截割轨迹预测技术是当前煤炭开采自动化领域的热点研究方向。传统的采煤机记忆截割方法由于依赖人工经验，其精度受到限制，不能满足现代煤炭开采对精确度和效率的要求。文章中提出的深度LSTM神经网络模型是一种有效的解决方案。LSTM是递归神经网络的一种变体，特别适合处理序列数据，因为它能够捕捉时间序列中的长期依赖关系，这在采煤机截割轨迹预测中尤为重要，因为截割过程往往具有一定的重复性和规律性。 作者使用MATLAB作为开发平台，构建了深度LSTM模型，并进行了参数优化。通过对实际采煤机截割数据的训练和测试，证明了深度LSTM模型相比支持向量回归（SVR）和梯度提升回归树（GBRT）等其他算法，具有更高的预测精度。具体表现为平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）等指标均较低。 然而，实际采煤机需要进行多次循环截割，这就要求模型具备实时多步预测的能力。针对这一需求，作者提出了一种改进的LSTM结构，通过引入比例因子来强化模型的记忆保持能力，以减少多步预测时的误差积累。实验结果表明，改进后的模型在多步预测任务中表现出更优秀的性能，预测误差随着预测步数的增加而相对较小，这对于提高采煤机的自动化水平和截割精度至关重要。 这项研究不仅展示了深度学习在采煤机截割轨迹预测中的应用潜力，还提供了一种有效优化模型的方法，有助于推动煤炭开采行业的科技进步，提高生产效率和安全性。未来的研究可以进一步探索如何将这一技术应用于实际生产环境，以及如何结合其他先进技术，如实时数据处理和自适应控制，以实现更智能、更精确的采煤作业。