一种大倾角工作面周期来压的分区域预测方法

本发明提供了一种大倾角工作面周期来压的分区域预测方法，属于煤矿开采技术领域。该方法利用数字孪生技术创建与物理实体相对应的孪生模型，结合机器学习中的多种算法，对采集到的数据进行分析和预测。通过MeanShift聚类算法对工作面进行区域划分，针对不同区域的液压支架阻力数据构建算法模型，以提高预测的精度和可靠性。同时，对孪生模型与算法模型的预测结果进行一致性测试，确保预测结果的准确性和一致性。本发明采用上述的一种大倾角工作面周期来压的分区域预测方法，通过数字孪生与多算法的协同，实现了复杂地质条件下周期来压的动态监测与高精度预测，为煤矿智能化管理、灾害预警及安全决策提供了可靠依据。