CN112149255A - 基于lstm神经网络的采煤工作面液压支架工作阻力预测方法 - Google Patents

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朱磊
吴玉意
徐凯
刘文涛
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Abstract

本发明公开了一种基于LSTM神经网络的采煤工作面液压支架工作阻力预测方法，该方法利用煤矿采煤工作面自开采以来收集到的液压支架所在位置煤层底板中心处P(x、y、z)坐标值、工作阻力记录时间t、液压支架工作阻力值F在LSTM神经网络中进行训练，训练后的LSTM神经网络可根据要求预测工作面任意位置及时间点的液压支架工作阻力。相比传统理论计算，本发明具有预测准确率高、可指导生产等优点，本发明同时为工作面液压支架工作阻力预测提供了一种新思路。

Description

基于LSTM神经网络的采煤工作面液压支架工作阻力预测方法
技术领域
本发明属于煤矿矿压领域，具体涉及一种基于LSTM神经网络的采煤工作面液压支架工作阻力预测方法。
背景技术
目前液压支架工作阻力一般采用经验公式或近似理论公式计算，但大多计算的是最大工作阻力，无法做到实时计算，且现行计算方法误差较大。近年来，随着人工智能技术的研究与发展越来越成熟，可将其应用于煤矿矿压预测。LSTM(Long-Short Term Memory)神经网络，即长短期记忆神经网络，可根据历史数据预测某一时间点的数值，非常适合用于液压支架工作阻力预测。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于LSTM神经网络的采煤工作面液压支架工作阻力预测方法。
为实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：
基于LSTM神经网络的采煤工作面液压支架工作阻力预测方法，该方法利用煤矿采煤工作面自开采以来收集到的液压支架工作阻力历史数据在LSTM神经网络中进行训练，训练后的LSTM神经网络根据要求预测此工作面任意位置及时间点的液压支架工作阻力预测值。
本发明进一步的改进在于，收集煤矿采煤工作面自开采以来的液压支架工作阻力历史数据，包括液压支架所在位置煤层底板中心处P(x、y、z)坐标值、工作阻力记录时间t、液压支架工作阻力值F。
本发明进一步的改进在于，将液压支架所在位置煤层底板中心处P(x、y、z)坐标值、工作阻力记录时间t作为LSTM神经网络的输入参数，将液压支架工作阻力值F作为LSTM神经网络的输出参数。
本发明进一步的改进在于，LSTM神经网络模型的输入层节点数为4，输出层节点数为1。
本发明进一步的改进在于，利用收集的历史数据对LSTM神经网络模型进行重复训练。
本发明进一步的改进在于，训练后的LSTM神经网络模型根据要求预测工作面任意位置处支架在未来任意时间点的工作阻力，即将预测位置及时间点输入，系统会自动确定预测位置液压支架，进而自动确定液压支架所在位置煤层底板中心处P(x、y、z)坐标值并输入到LSTM神经网络，即可输出此处液压支架在预测时间点的工作阻力预测值。
与现有技术相比，本发明至少具有如下有益的技术效果：
为了解决目前液压支架工作阻力无法实时计算，且计算误差大的现实问题，本发明采用人工智能技术中的LSTM神经网络进行工作面液压支架工作阻力预测。
LSTM神经网络目前被广泛用于语音识别、语言建模、情感分析、文本预测及基于时间序列的预测等领域。利用LSTM神经网络进行工作面液压支架工作阻力预测具有预测准确率高、可指导生产等优点。
本发明利用工作面液压支架所在位置煤层底板中心处P(x、y、z)坐标值、工作阻力记录时间t作为输入参数，以相应位置处液压支架工作阻力值F作为输出参数，建立了LSTM神经网络模型，为工作面液压支架工作阻力预测提供了一种与人工智能技术相结合的新思路。
附图说明
图1为本发明实施例的流程图。
图2为液压支架所在位置煤层底板中心处P(x、y、z)坐标点的位置示意图。
具体实施方式
应该指出，以下说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。
在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例
本实施例公开了一种基于LSTM神经网络的采煤工作面液压支架工作阻力预测方法，具体包括以下步骤：
步骤一：收集采煤工作面自开采以来的液压支架工作阻力历史数据，包括液压支架所在位置煤层底板中心处P(x、y、z)坐标值、工作阻力记录时间t、液压支架工作阻力值F。
步骤二：将收集到的液压支架所在位置煤层底板中心处P(x、y、z)坐标值、工作阻力记录时间t作为LSTM神经网络的输入参数，将液压支架工作阻力值F作为LSTM神经网络的输出参数。
步骤三：LSTM神经网络模型初始化，设置输入层节点数为4，输出层节点数为1，隐含层层数为1。
步骤四：建立LSTM神经网络模型，即建立输入参数(液压支架所在位置煤层底板中心处P(x、y、z)坐标值、工作阻力记录时间t)与输出参数(液压支架工作阻力值F)之间的LSTM神经网络模型。
步骤五：进行训练学习，即读入已记录的各输入参数样本，预测输出参数数值，并将预测输出参数数值与真实值进行比较，然后反向修正神经网络内层间的权重值。
步骤六：重复执行步骤五，直至训练完全部样本数据。
步骤七：训练结束后保存LSTM神经网络。
步骤八：输入工作面预测位置及时间点，系统会自动确定预测位置液压支架，进而自动确定液压支架所在位置煤层底板中心处P(x、y、z)坐标值并输入到LSTM神经网络，即可输出此处液压支架在预测时间点的工作阻力预测值。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.基于LSTM神经网络的采煤工作面液压支架工作阻力预测方法，其特征在于，该方法利用煤矿采煤工作面自开采以来收集到的液压支架工作阻力历史数据在LSTM神经网络中进行训练，训练后的LSTM神经网络根据要求预测此工作面任意位置及时间点的液压支架工作阻力预测值。
2.根据权利要求1所述的基于LSTM神经网络的采煤工作面液压支架工作阻力预测方法，其特征在于，收集煤矿采煤工作面自开采以来的液压支架工作阻力历史数据，包括液压支架所在位置煤层底板中心处P(x、y、z)坐标值、工作阻力记录时间t、液压支架工作阻力值F。
3.根据权利要求2所述的基于LSTM神经网络的采煤工作面液压支架工作阻力预测方法，其特征在于，将液压支架所在位置煤层底板中心处P(x、y、z)坐标值、工作阻力记录时间t作为LSTM神经网络的输入参数，将液压支架工作阻力值F作为LSTM神经网络的输出参数。
4.根据权利要求3所述的基于LSTM神经网络的采煤工作面液压支架工作阻力预测方法，其特征在于，LSTM神经网络模型的输入层节点数为4，输出层节点数为1。
5.根据权利要求4所述的基于LSTM神经网络的采煤工作面液压支架工作阻力预测方法，其特征在于，利用收集的历史数据对LSTM神经网络模型进行重复训练。
6.根据权利要求5所述的基于LSTM神经网络的采煤工作面液压支架工作阻力预测方法，其特征在于，训练后的LSTM神经网络模型根据要求预测工作面任意位置处支架在未来任意时间点的工作阻力，即将预测位置及时间点输入，系统会自动确定预测位置液压支架，进而自动确定液压支架所在位置煤层底板中心处P(x、y、z)坐标值并输入到LSTM神经网络，即可输出此处液压支架在预测时间点的工作阻力预测值。
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