摘要
本发明公开一种基于自适应图卷积的矿井涌水量预测方法和系统,涉及煤矿安全领域。包括:基于历史数据制作聚类数据集;利用聚类数据集训练涌水场景分类器;利用训练好的涌水场景分类器对历史数据进行识别得到矿井涌水对应的不同涌水类型;基于不同涌水类型和聚类数据集,分别训练得到涌水量预测模型;利用训练好的涌水场景分类器对新的涌水量关联指标数据进行识别,得到目标涌水类型;利用目标涌水量预测模型对新的涌水量数据进行预测得到涌水量。本发明引入独特的自适应图卷积公式和水文地质注意力机制,提升预测模型的预测能力和场景适应性,考虑不同水文地质条件的工作面涌水量预测,有望为煤矿水害防治带来重要的技术支持。
技术关键词
矿井涌水量预测
数据
注意力机制
指标
场景
煤矿水害防治
水文地质特征
聚类算法
训练预测模型
水文地质条件
节点
识别模块
训练分类器
矩阵
日期
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