基于ICEEMDAN-IMPA-LSTM的浅埋煤层矿井涌水量预测方法

本发明公开了基于ICEEMDAN‑IMPA‑LSTM的浅埋煤层矿井涌水量预测方法，涉及矿井涌水预测技术领域，包括以下具体步骤：步骤一：数据准备阶段；步骤二：数据分解阶段；步骤三：模型训练阶段；步骤四：模型预测阶段，具体如下：(1)输入新的时间序列数据：将需要预测的新时间序列数据输入到ICEEMDAN模型中分解；(2)预测IMF分量：利用训练好的LSTM模型对每个IMF分量进行预测；(3)叠加预测结果：将所有IMF分量的预测结果进行叠加，得到最终的预测结果；步骤五：结果评估阶段。该的浅埋煤层矿井涌水量预测方法，减少了由于矿井涌水量变化引起的预测误差，并进一步提高了IMPA预测的准确性；该方法能够对复杂时序数据进行有效的处理，提高了预测的准确性。