摘要
本发明公开了一种极薄煤层液压支架的风险评估与互动响应方法,包括候选决策行为分析、基于支架支撑行为的支架运动趋势预测、基于安全支撑的危险预警和支撑决策辅助;本发明通过采用长短期记忆网络等机器学习算法,能够基于实时收集的数据预测支架的运动趋势,从而实现对潜在风险的即时评估。LSTM的使用特别适合处理时间序列数据,能够记忆长期依赖信息,通过分析历史操作数据和当前风险条件,利用数据挖掘技术如聚类分析,构建决策支持模型,为操作员提供基于风险评级的响应建议,辅助操作员做出更准确的决策。
技术关键词
液压支架
LSTM模型
辅助系统
高风险
决策支持模型
预警机制
压力
矿井
聚类分析算法
辅助操作员
长短期记忆网络
数据挖掘技术
运动
指数
图形用户界面
模型预测值
机器学习算法
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风险分析系统
文本特征向量
注意力机制
多模态
数据处理模块
动态监测方法
高风险
算法
网络安全防护系统
流量监控设备
电力物联网设备
物联网流量
数据检测装置
历史流量数据
样本