期刊文献⁺

任意字段

题名或关键词

题名

关键词

文摘

作者

第一作者

机构

刊名

分类号

参考文献

作者简介

基金资助

栏目信息

基于长短期记忆神经网络的矿井涌水量预测

下载PDF

导出

摘要为了提高矿井涌水量的预测准确度,提出了基于长短期记忆(LSTM)神经网络矿井涌水量预测模型。将LSTM神经网络模型与BP神经网络模型预测结果进行对比分析,结果表明,基于LSTM神经网络的矿井涌水量预测模型平均绝对误差降低了51.4,平均相对误差降低了12.05%,LSTM预测模型通过区别对待各时段的样本数据,弥补了以往矿井涌水量计算方法中没有充分考虑各影响因素重要性差异存在的缺陷,该研究可以为矿井涌水量预测提供一定的科学理论依据。

作者吴煌杨智成李梦华

机构地区贵州大学喀斯特地质资源与环境教育部重点实验室

出处《中国水运（下半月）》 2023年第3期25-27,共3页

关键词矿井涌水量预测 LSTM神经网络多因素

分类号 TD742 [矿业工程—矿井通风与安全]

引文网络
相关文献

参考文献13

1杜雪明,陈其慎,李建武,彭颖,李鹏远.全球煤炭供需格局[J].中国矿业,2011,20(S1):5-7. 被引量：12
2武强,赵苏启,孙文洁,崔芳鹏,吴晨.中国煤矿水文地质类型划分与特征分析[J].煤炭学报,2013,38(6):901-905. 被引量：160
3董书宁,虎维岳.中国煤矿水害基本特征及其主要影响因素[J].煤田地质与勘探,2007,35(5):34-38. 被引量：219
4黄欢.矿井涌水量预测方法及发展趋势[J].煤炭科学技术,2016,44(S1):127-130. 被引量：41
5孟璐.基于人工神经网络的矿井涌水量预测[J].煤炭与化工,2020,43(4):65-68. 被引量：8
6刘志祥,刘奕然,兰明.矿井涌水量预测的PCA-GA-ELM模型及应用[J].黄金科学技术,2017,25(1):61-67. 被引量：3
7邓高,杨珊,江时雨.相空间重构和混沌遗传神经网络融合的矿井涌水量预测研究[J].世界科技研究与发展,2016,38(5):973-978. 被引量：6
8李建林,高培强,王心义,赵帅鹏.基于混沌-广义回归神经网络的矿井涌水量预测[J].煤炭科学技术,2022,50(4):149-155. 被引量：5
9范立民,王双明,刘社虎,申涛.榆神矿区矿井涌水量特征及影响因素[J].西安科技大学学报,2009,29(1):7-11. 被引量：69
10连会青,张莹,王世东,夏向学,冉伟.开采过程中矿井涌水量动态预测研究[J].煤炭工程,2014,46(10):188-191. 被引量：14

二级参考文献122

1叶明.世界煤炭运输市场分析与预测[J].大连海事大学学报,2008,34(z1):111-113. 被引量：3
2王金国,江洪清,高永奎.基于MATLABR的矿井涌水量神经网络预测方法及应用[J].煤炭技术,2004,23(7):67-68. 被引量：11
3李贵仁,赵珍,陈植华.数值模拟在反演矿区水文地质条件中的应用[J].水文地质工程地质,2013,40(2):19-23. 被引量：20
4肖有才,张秀成,顾志民.浅埋型矿井涌水量预测预报的灰色模型[J].中国安全科学学报,2004,14(5):18-20. 被引量：22
5管恩太,武强.矿井涌水量预测评述[J].中州煤炭,2005(1):7-8. 被引量：43
6陈铿,韩伯棠.混沌时间序列分析中的相空间重构技术综述[J].计算机科学,2005,32(4):67-70. 被引量：85
7汪吉林,姜波.矿井构造系统的混沌时间序列分析[J].煤田地质与勘探,2005,33(4):21-24. 被引量：2
8周笑绿,杨国勇.一种矿井突水量预测的近似方法[J].西安科技大学学报,2005,25(3):341-344. 被引量：19
9唐依民.矿区地下水系统及其特征分析[J].湖南地质,1996,15(2):93-97. 被引量：5
10唐依民,肖江.矿区地下水系统演化过程中混沌性态形成的条件及机理[J].煤炭学报,2006,31(1):45-49. 被引量：7

共引文献855

1姚晨明,姚磊.基于智能感知与数据决策的疏浚与通航预警系统研发[J].中国水运（下半月）,2022,22(9):35-36.
2卢玲敏.内蒙古龙王沟煤矿6^(#)煤层顶板涌(突)水条件分析[J].中国煤炭地质,2020,32(S01):44-48.
3孙铭,魏守科,王莹洁,赵金东,袁梅雪.基于小波分解的LSTM水质预测模型[J].计算机系统应用,2020,29(12):55-63. 被引量：10
4许昱旻,郭春.基于移动平均和神经网络的公路隧道运营通风折减率修正研究[J].现代隧道技术,2022,59(S01):121-127. 被引量：1
5梁犁丽,胡宇丰,柳长顺,张健.矿井涌水量多方法预测与对比分析[J].人民黄河,2021,43(S02):66-68. 被引量：8
6秦帅波.中医知识智能诊断系统的研究[J].计算机产品与流通,2020,9(1):142-142.
7余静.矿井突水水源判别理论和方法研究[J].内蒙古石油化工,2019,0(10):30-31. 被引量：3
8周全超,郑洁铭,傅耀军,殷裁云,郝娇阳.“释水—断面流”法在矿井涌水量预测中的应用——以鄂尔多斯盆地南缘核桃峪煤矿为例[J].煤炭科学技术,2023,51(S01):310-317.
9李建华.水文地质极复杂型矿井防治水成套技术研究[J].煤炭科学技术,2022,50(S01):200-206. 被引量：3
10王淑燕,李伟,庞乃勇.风化岩充水型煤矿水文地质勘查及水害危险性评价[J].煤炭科学技术,2021,49(S02):222-229. 被引量：3

1杨惟博.双龙煤矿矿井充水因素分析及矿井涌水量预测探究[J].中文科技期刊数据库（全文版）自然科学,2023(7):0113-0116.
2翟京召.某矿井水资源论证项目涌水量预测分析[J].河南水利与南水北调,2023,52(6):40-41.
3潘宏毅.云南彝良县毛坪铅锌矿区矿坑涌水量预测初探[J].世界有色金属,2023(6):109-111.
4宗伟琴,杨志华.基于改进博弈论的砂岩含水层富水性评价[J].能源科技,2023,21(4):26-32. 被引量：1

中国水运（下半月）

2023年第3期

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...

;

使用帮助返回顶部