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国电建投申请基于数据分解与深度学习的工作面异常来压预测方法专利，提高预测结果准确性
类别：财经 发布时间：2025-05-03 18:08:00 来源：瘦子财经
金融界 2025 年 5 月 3 日消息，国家知识产权局信息显示，国电建投内蒙古能源有限公司、中国矿业大学申请一项名为“一种基于数据分解与深度学习的工作面异常来压预测方法”的专利，公开号 CN119903942A，申请日期为 2024 年 5 月。
专利摘要显示，本发明公开了一种基于数据分解与深度学习的工作面异常来压预测方法，包括以下步骤：获取煤矿回采工作面各数据序列；采用 CEEMDAN-VMD 分解算法分解为 IMF 分量；将数据分割为训练集、验证集和测试集；构建 Seq2Seq 模型，使用训练数据对 Seq2Seq 模型进行训练、测试，得到预测结果；将各 IMF 分量的预测结果重组得到最终的预测结果；将最终模型得到的煤矿回采工作面液压支架压力数据的预测值进行聚类分析，得到来压类型。本发明显著降低了数据序列的非稳定性，提高预测结果的准确性，并对并对异常来压进行聚类分析，从而为煤矿调整生产作业计划以满足回采工作面安全生产。
本文源自：金融界
作者：情报员/阅读下一篇/返回网易首页下载网易新闻客户端
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快照生成时间：2025-05-03 20:45:04
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