基于多源数据时空图卷积网络的煤矿矿震时间序列特征预测方法

基于多源数据时空图卷积网络的煤矿矿震时间序列特征预测方法，属于矿山动力灾害防治领域。首先，通过融合微震数据和电荷数据，利用特征融合技术提取和整合两种数据源的特征，以更全面地捕捉地下环境的动态特征。然后，构建一个图结构，将传感器作为节点，使用传感器间的欧式距离定义节点间的边，以体现地质活动的空间相关性。通过时空图卷积网络动态捕捉时间和空间维度的相关性。接着，使用WOA对模型中的超参数进行优化，到最优的参数组合，提高模型的性能和准确度。最后，引入时空注意力机制，通过计算时间和空间注意力矩阵，动态调整数据输入，以更好地捕获时空特征和提高模型预测的准确性。