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为了高效地对工作面矿压变化趋势进行有效预测,减少顶板突发事故和引导煤矿井下安全生产,提出了融合相邻多个支架影响的矿压数据预测模型Prophet+LSTM。该模型首先基于数字信号处理技术,将原始矿压数据经过算术平均值滤波和小波去噪方法减少噪声和随机误差;其次在深入分析Prophet模型和LSTM模型特性基础上,通过添加额外回归变量方法融合相邻多支架矿压数据;最后为充分利用Prophet模型和LSTM模型的优势,构建了一种Prophet+LSTM组合模型对工作面矿压进行预测,通过线性加权组合方法获取最有权重系数使模型预测结果误差逐步减少。以均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)来评估Prophet+LSTM模型对矿压时间序列的预测效果。预测模型在某矿工作面支架矿压时序数据的应用结果表明:经过数字信号处理后的支架矿压预测结果 RMSE和MAE分别下降了约20%和16%,Prophet模型和LSTM模型的预测结果优于传统的BP神经网络和ARIMA模型,且Prophet+LSTM模型预测方法较其单项模型具有更强的稳定性和更高的准确性,实现了对工作面在推进过程中矿压变化的有效预测。该预测方... 相似文献
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随着校园网络规模逐步扩大,访问层交换机的数目越来越多.一旦交换机发生故障,将会导致大批用户不能正常上网.然而,现有交换机零散分布于校园的各教学楼中,因此难以集中管理.为解决此问题,采用VC++语言设计、开发了一个基于SNMP(Simple Network Management Protocol)协议的校园网络设备监控软件.该软件具有实时显示交换机运行状态,对故障交换机报警的功能.实践证明,该软件大大加强了网络监管力度,提高了网络故障诊断、处理效率,增强了校园网络的稳定性. 相似文献