申请/专利权人：华北科技学院(中国煤矿安全技术培训中心);防灾科技学院

申请日：2023-12-19

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117745093A

主分类号：G06Q10/0637

分类号：G06Q10/0637;G06Q50/02;G06N3/045;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开一种基于SSA‑CG‑Attention模型的多因素采煤工作面涌水量预测方法，包括数据采集和预处理；构建CG‑Attention模型；采用麻雀搜索算法更新CG‑Attention模型的各层的网络参数。SSA‑CG‑Attention模型可用于涌水量多因素预测，提取时序特征，兼顾数据局部特征，将注意力集中在相关的输入元素上，尽可能多学习输入数据特征，同时通过麻雀搜索算法优化模型参数，以最少的迭代次数快速寻找网络参数，避免局部最优解的缺陷，提升了预测准确性。

主权项：1.一种基于SSA-CG-Attention模型的多因素采煤工作面涌水量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：1数据采集和预处理；2构建CG-Attention模型；3采用麻雀搜索算法更新CG-Attention模型的各层的网络参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华北科技学院(中国煤矿安全技术培训中心);防灾科技学院 一种基于SSA-CG-Attention模型的多因素采煤工作面涌水量预测方法

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