基于时空关联分析的采煤工作面顶板压力预测方法

摘要

顶板压力一般通过液压支架工作阻力进行度量,基于深度学习的顶板压力预测方法效果受训练样本集影响极大,而训练样本集的构建依赖于时间窗口的选择和紧密关联液压支架群的识别,但现有方法依靠人工经验来确定时间窗口,且忽略了不同液压支架之间的关联性,严重阻碍了顶板压力预测精度的提高。针对上述问题,提出了一种基于时空关联分析的采煤工作面顶板压力预测方法。首先,通过计算同一液压支架工作阻力序列在时间维度上的灰色关联度,选择最优时间窗口。然后,通过计算不同液压支架工作阻力序列在空间维度上的灰色关联度,获得最优辅助矩阵,识别出紧密关联液压支架群。最后,基于最优时间窗口和最优辅助矩阵,确定每个训练样本的标签和对应特征,完成训练样本集构建,以对长短时记忆(LSTM)模型进行训练来预测顶板压力。实验结果表明,与依赖人工经验构建训练样本集完成LSTM模型训练的方法相比,本文方法有效降低了顶板压力预测误差。