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基于门循环单元神经网络模型的煤层底板突水动态预测
被引量：
6
1
作者
邓强
张召千
王震
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2021年第5期810-816,共7页
在煤层底板突水理论及现场实测数据分析基础上,建立了煤层底板突水影响因素突水指标,并通过Wrapper评价策略的特征选择,筛选出了影响煤矿底板突水的主控因素。在对动态的煤层底板突水门循环单元神经网络模型进行训练并完成构建之后,将...
在煤层底板突水理论及现场实测数据分析基础上,建立了煤层底板突水影响因素突水指标,并通过Wrapper评价策略的特征选择,筛选出了影响煤矿底板突水的主控因素。在对动态的煤层底板突水门循环单元神经网络模型进行训练并完成构建之后,将其与三种静态神经网络预测模型进行比较。结果表明:煤层底板突水门循环神经网络模型预测的准确率在训练、验证及测试阶段都高于静态神经网络预测模型,能够很好地完成煤层底板突水预测,提高煤矿生产安全。
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关键词
煤层底板突水
特征选择
门循环单元神经网络
动态预测
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题名
基于门循环单元神经网络模型的煤层底板突水动态预测
被引量：
6
1
作者
邓强
张召千
王震
机构
太原理工大学矿业
工程
学院
秦皇岛工程设计研究院有限公司
出处
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2021年第5期810-816,共7页
文摘
在煤层底板突水理论及现场实测数据分析基础上,建立了煤层底板突水影响因素突水指标,并通过Wrapper评价策略的特征选择,筛选出了影响煤矿底板突水的主控因素。在对动态的煤层底板突水门循环单元神经网络模型进行训练并完成构建之后,将其与三种静态神经网络预测模型进行比较。结果表明:煤层底板突水门循环神经网络模型预测的准确率在训练、验证及测试阶段都高于静态神经网络预测模型,能够很好地完成煤层底板突水预测,提高煤矿生产安全。
关键词
煤层底板突水
特征选择
门循环单元神经网络
动态预测
Keywords
Water inrush from coal floor
Feature selection
Gated recurrent unit neural network
Dynamic prediction
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于门循环单元神经网络模型的煤层底板突水动态预测
邓强
张召千
王震
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2021
6
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