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申请/专利权人：中国矿业大学
摘要：本发明公开了一种基于AWC‑LSTM模型的煤矿地表形变预测方法，本发明属于遥感算法开发领域，包括：获取煤矿地表的时序形变数据；构建ARIMA模型，将所述时序形变数据输入至ARIMA模型，得到第一数据和第二数据，其中所述第一数据为线性时序形变预测数据，所述第二数据为非线性时序形变数据；构建CNN‑LSTM模型，将所述第二数据输入至CNN‑LSTM模型，得到非线性预测结果，其中所述CNN‑LSTM模型为优化后的LSTM模型；基于所述第一数据和所述非线性预测结果，得到煤矿地表的形变预测结果。本发明操作简单，避免参数设置的主观性，能有效提高矿区地表形变预测的准确性并实现短期预测。
主权项：1.一种基于AWC-LSTM模型的煤矿地表形变预测方法，其特征在于，包括：获取煤矿地表的时序形变数据；构建ARIMA模型，将所述时序形变数据输入至ARIMA模型，得到第一数据和第二数据，其中所述第一数据为线性时序形变预测数据，所述第二数据为非线性时序形变数据；构建CNN-LSTM模型，将所述第二数据输入至CNN-LSTM模型，得到非线性预测结果，其中所述CNN-LSTM模型为优化后的LSTM模型；基于所述第一数据和所述非线性预测结果，将二者相加，得到煤矿地表的最终形变预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学 一种基于AWC-LSTM模型的煤矿地表形变预测方法
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