[发明专利]一种基于LSTM算法的煤矿涌水量预测的方法和系统在审
| 申请号： | 201910874648.4 | 申请日： | 2019-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN110580655A | 公开（公告）日： | 2019-12-17 |
| 发明（设计）人： | 宗云兵 | 申请（专利权）人： | 山东浪潮通软信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q50/02 | 分类号： | G06Q50/02;G06Q10/04;G06N3/04 |
| 代理公司： | 37100 济南信达专利事务所有限公司 | 代理人： | 陈婷婷 |
| 地址： | 250100 山东省*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LSTM算法的煤矿涌水量预测的方法和系统，属于人工智能和煤炭开采水害防治技术领域，该方法通过以下步骤实现：1)、分析筛选煤矿涌水相关因素构建煤矿涌水特征矩阵；2)、对煤矿涌水特征矩阵进行数据处理，包括特征矩阵变量相关性筛选和特征矩阵变量归一化处理；3)、构建基于LSTM算法的煤矿涌水量预测模型，构建LSTM网络结构，进行预测模型的训练，所述LSTM网络结构具有记忆单元、输入门、遗忘门和输出门；4)、模型预测评估和模型使用。本发明解决了现有煤炭开采水害防治技术中煤炭开采汇中的涌水量无法准确预测的问题，可以准确有效的预测煤炭开采汇中的涌水量，保证煤炭安全开采。 | ||
| 搜索关键词： | 煤炭开采 特征矩阵 涌水量 煤矿 构建 涌水 网络结构 预测模型 算法 预测 筛选 变量归一化 人工智能 记忆单元 煤炭安全 模型使用 模型预测 数据处理 输出门 输入门 防治 遗忘 评估 分析 保证 | ||
【主权项】：
1.一种基于LSTM算法的煤矿涌水量预测的方法，其特征在于该方法通过以下步骤实现：/n1)、分析筛选煤矿涌水相关因素构建煤矿涌水特征矩阵；/n2)、对煤矿涌水特征矩阵进行数据处理，/n包括特征矩阵变量相关性筛选和特征矩阵变量归一化处理；/n3)、构建基于LSTM算法的煤矿涌水量预测模型，构建LSTM网络结构，进行预测模型的训练，所述LSTM网络结构具有记忆单元、输入门、遗忘门和输出门，其中，/nLSTM输入门用于输入当前的因素指标数值，/nLSTM遗忘门用于输入历史的因素指标参数；/n4)、模型预测评估和模型使用，/n将测试集的煤矿用水量标签的特征矩阵变量数据输入到训练好的模型中，将预测涌水量与实际值对比，验证该方法的预测的精度；达到预定精度后，模型用于新产生的没有标签的煤矿涌水因素特征矩阵进行涌水量预测。/n
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