电脑与电信. 2020, 1(4): 14-18.
综采工作面矿压预测对保障煤矿安全开采具有重要意义。深度学习领域的长短时记忆网络已被证实可以提高综采工作面矿压预测的精度。然而，时间窗设置（包括历史数据长度和预测数据长度）直接影响长短时记忆网络模型的预测性能。为此研究时间窗设置对矿压预测精度的影响。首先，采用长短时记忆网络的深度学习方法对平煤股份八矿14160综采工作面矿压数据进行训练，建立矿压预测模型。其次，研究用于预测的历史数据长度对模型预测性能的影响，确定最佳历史数据长度。再者，研究在精度允许范围内的最长预测数据长度。最后，采用最佳时间窗设置，对模型的预测精度进行分析。实验结果表明，时间窗设置对预测结果有显著影响，通过优化时间窗设置可提高综采工作面矿压预测的精度。
