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主办单位：煤炭科学研究总院有限公司、中国煤炭学会学术期刊工作委员会
董丽丽费 城张 翔曹超凡
西安建筑科技大学信息与控制工程学院
针对煤层底板突水预测问题，在总结现有突水预测方法和理论的基础上，通过特征选择实验得出水压、距工作面距离、砂岩段厚度、煤层厚度、煤层倾角、断层落差、是否裂隙带、开采面积、采高、走向长度是影响突水发生的主要因素，这些因素具有复杂、非线性的特点。提出基于长短时记忆(LSTM)神经网络构建的突水预测模型，将煤矿突水实例的数据作为样本数据对模型进行训练。最后，将LSTM神经网络模型与遗传算法–反向传播(GA-BP)神经网络模型和反向传播(BP)神经网络模型进行对比实验。实验结果表明，LSTM神经网络模型在测试集上的预测正确率更高，稳定性更好，更加适用于煤层底板突水预测。
长短时记忆特征选择煤层底板突水预测
主办单位：煤炭科学研究总院有限公司 中国煤炭学会学术期刊工作委员会
煤田地质与勘探 
2019年第02期 
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