本发明公开了一种基于LSTM算法的煤矿涌水量预测的方法和系统，属于人工智能和煤炭开采水害防治技术领域，该方法通过以下步骤实现：1)、分析筛选煤矿涌水相关因素构建煤矿涌水特征矩阵；2)、对煤矿涌水特征矩阵进行数据处理，包括特征矩阵变量相关性筛选和特征矩阵变量归一化处理；3)、构建基于LSTM算法的煤矿涌水量预测模型，构建LSTM网络结构，进行预测模型的训练，所述LSTM网络结构具有记忆单元、输入门、遗忘门和输出门；4)、模型预测评估和模型使用。本发明解决了现有煤炭开采水害防治技术中煤炭开采汇中的涌水量无法准确预测的问题，可以准确有效的预测煤炭开采汇中的涌水量，保证煤炭安全开采。
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“基于LSTM算法的煤矿涌水量预测的方法和系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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