深度LSTM神经网络在采煤机截割轨迹预测中的优化应用

"这篇论文是关于利用深度学习技术优化采煤机截割轨迹预测的科研成果，主要关注提高采煤机记忆截割的精度。研究中提出了基于深度长短时记忆（LSTM）神经网络的方法，以解决传统截割方法精度不足的问题。作者通过MATLAB平台构建并优化了LSTM模型，并用实际截割数据验证了其预测效果。结果显示，深度LSTM模型在预测准确度上优于支持向量回归和梯度提升回归树算法。同时，为了解决多步预测中的准确性问题，研究者改进了LSTM网络结构，引入比例因子以增强记忆保持能力，有效减少了预测误差的增加。实验证明，改进后的模型在多步预测中表现出更优的性能，尤其是在预测步数增加时，其优势更加显著。该研究对提升采煤机自动化水平具有重要意义。" 本文详细探讨了如何利用深度学习，特别是深度LSTM神经网络，来改善采煤机的截割轨迹预测，从而提高记忆截割的精确度。采煤机的自动调高功能和自动化水平的提升依赖于精准的轨迹预测，而传统方法在这方面存在精度不足的问题。LSTM网络因其在处理序列数据中的优秀表现，被选为解决这一问题的工具。在MATLAB环境中，研究者构建了LSTM模型并对其参数进行了优化，确保模型能够适应采煤机截割过程的复杂性和重复性。 实验部分，研究人员使用实际截割数据对模型进行了测试，深度LSTM模型在平均绝对误差、平均绝对百分误差和均方根误差等关键指标上均优于支持向量回归和梯度提升回归树算法，显示了其在轨迹预测上的优越性。然而，考虑到采煤机在实际操作中的循环截割需求，模型需要进行多步预测，这可能导致预测精度下降。因此，研究者提出了一种改进的LSTM结构，通过引入比例因子来加强网络的记忆保持能力，从而减少随着预测步数增加而产生的误差增长。 实验结果证明，改进后的LSTM模型在多步预测任务中表现出更强的稳定性和准确性，尤其是在预测步数较大时，其优势更加明显。这项工作不仅提升了预测的精确度，还为采煤机的自动化提供了有力的技术支持，有助于推动煤炭开采行业的科技进步。关键词涵盖了采煤机、记忆截割、轨迹预测、深度学习和LSTM网络，表明了研究的核心领域和技术手段。