一种基于LSTM与Transformer的顶煤回收率预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于LSTM与Transformer的顶煤回收率预测方法，涉及数据处理技术领域，建立水平分段综放开采数值模拟基础模型，基于水平分段综放开采数值模拟基础模型进行单轮顺序放煤试验收集基础数据；将基础数据按照预设顺序进行排列，生成数据集；将数据集输入预设的预测模型，对预测模型进行训练，将训练完成的预测模型作为顶煤回收率预测模型；将待预测数据输入顶煤回收率预测模型，获取待预测数据对应的顶煤回收率。本发明专利技术实现了对工作面的顶煤回收率的预测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及采矿工程数据处理，更具体的说是涉及一种基于lstm与transformer的顶煤回收率预测方法。

技术介绍

1、在赋存有急倾斜特厚煤层的矿区中，该类煤层所赋存的煤炭资源通常为焦煤等稀缺煤种，开采意义极大。综合机械化放顶煤开采技术是开采厚煤层的有效方法，其中，水平分段综放开采技术是开采厚煤层的主要方法之一。

2、但急倾斜煤层由于其赋存条件复杂，煤层厚度和煤层倾角在不同矿区存在明显差异，而不同的煤层赋存条件下所能实现的煤炭资源回收情况也各不相同，对于不同煤层厚度、倾角下的急倾斜特厚煤层水平分段综放开采，如果能够预知其工作面顶煤回收率、确定合理分段高度，便可以实现对放顶煤工作面回采过程中进行动态的调整，便可最大程度提高顶煤回收率。但通过对现有文献、专利调研发现，鲜有水平分段综放开采不同工作面参数下的顶煤回收率预测模型的相关技术。

3、因此，如何实现对工作面的顶煤回收率预测是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本专利技术提供了一种基于lstm与transf本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于LSTM与Transformer的顶煤回收率预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于LSTM与Transformer的顶煤回收率预测方法，其特征在于，所述基础数据包括分段高度、工作面长度、煤层倾角与支架编号。

3.根据权利要求2所述的一种基于LSTM与Transformer的顶煤回收率预测方法，其特征在于，所述预测模型通过LSTM结构捕捉数据集中输入数据随时间的动态变化关系，进行回收率预测，然后再根据Transformer Encoder结构的多头注意力机制进行输入数据之间的关联，提高回收率预测的准确性。>

4.根据权利...

【技术特征摘要】

1.一种基于lstm与transformer的顶煤回收率预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于lstm与transformer的顶煤回收率预测方法，其特征在于，所述基础数据包括分段高度、工作面长度、煤层倾角与支架编号。

3.根据权利要求2所述的一种基于lstm与transformer的顶煤回收率预测方法，其特征在于，所述预测模型通过lstm结构捕捉数据集中输入数据随时间的动态变化关系...

【专利技术属性】
技术研发人员：张锦旺，万晓航，王家臣，杨胜利，马晓川，郑恺丹，程东亮，李依琪，何庚，魏炜杰，刘逸锟，
申请(专利权)人：中国矿业大学北京，
类型：发明
国别省市：