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申请/专利权人：山东能源集团有限公司;煤炭科学研究总院有限公司

摘要：本发明涉及矿井中冲击地压等危险灾害预警领域，具体为一种基于矿井卷积神经网络和注意力机制的冲击地压类型预测算法，用于预测某一开采工作面在某日回采的回采范围内发生冲击地压的类型，包括提取矿井地质‑开采资料信息；构建工作面地质‑开采信息的冲击地压分类数据集；确定工作面地质‑开采特征向量特征提取算法；确定不同类型冲击地压代表性向量提取算法；构建基于注意力机制的冲击地压类型预测算法；基于注意力机制的冲击地压类型预测算法的训练；基于注意力机制的冲击地压类型预测算法的应用。本发明的算法可以根据矿井资料提取矿井地质‑开采信息，预测整个工作面范围内或某日工作面开采范围的冲击地压类型，为冲击地压防治提供重要依据。

主权项：1.基于卷积神经网络和注意力机制的冲击地压类型预测算法，用于预测某一开采工作面在某日回采的回采范围内发生冲击地压的类型，其特征在于，包括如下步骤：S1：提取矿井地质-开采资料信息获取矿井地质构造、巷道、煤柱、已回采工作面信息，确定已回采工作面范围、巷道范围、煤柱范围和地质构造范围，并记录坐标值；确定不同地层的岩性及分布情况，为不同岩性地层匹配抗压强度；获取各已回采工作面的回采信息，包括某日回采进尺、某日回采范围以及当日回采范围内的冲击地压类型；S2：构建工作面地质-开采信息的冲击地压分类数据集针对各已回采工作面，确定其在空间上的工作面范围，匹配各已回采工作面对应的巷道范围、煤柱范围、地质构造范围、自地面到煤层顶板各地层厚度、自地面到煤层顶板各地层抗压强度，并确定各工作面某日回采进尺和某日回采范围；以工作面范围、巷道范围、煤柱范围、地质构造范围、自地面到煤层顶板各地层厚度、自地面到煤层顶板各地层抗压强度、某日回采进尺及某日回采范围为样本特征，以对应的当日的回采范围内的冲击地压类型为样本标签，构建工作面地质-开采信息的冲击地压分类数据集；所述冲击地压类型包括重力型、构造型、顶板型、煤柱型和无冲击地压；S3：确定工作面地质-开采特征向量特征提取算法针对冲击地压分类数据集中样本特征，利用工作面地质-开采特征向量特征提取算法将样本特征映射为工作面地质-开采特征向量；所述的特征提取算法由由输入层和三层一维卷积神经网络组成；S4：确定不同类型冲击地压代表性向量提取算法将样本分为重力型、构造型、顶板型、煤柱型和无冲击地压样本组；使用k-means算法分别对重力型、构造型、顶板型、煤柱型和无冲击地压样本组的地质-开采特征向量进行聚类；选取五个样本组的聚类中心作为代表性向量，最终可得到k1个重力型冲击地压地质-开采信息的代表性向量、k2个构造型冲击地压地质-开采信息的代表性向量、k3个顶板型冲击地压地质-开采信息的代表性向量、k4个煤柱型冲击地压地质-开采信息的代表性向量、k5个无冲击地压地质-开采信息的代表性向量；S5：构建基于注意力机制的冲击地压类型预测算法所构建的基于注意力机制的冲击地压类型预测算法中，以S3中得到的工作面地质-开采特征向量为查询，以S4中不同类型冲击地压代表性向量为关键词，计算工作面地质-开采特征向量与k1+k2+k3+k4+k5个代表性向量之间的余弦相似度，以代表性向量所表示的冲击地压类型为值，根据所计算的余弦相似度匹配工作面地质-开采特征向量与最接近的代表性向量，根据所匹配的代表性向量得到对应的冲击地压类型；S6：基于注意力机制的冲击地压类型预测算法的训练基于S3中得到的工作面地质-开采特征向量，以及S4中获取的不同类型冲击地压对应的代表性向量，对S5构建的基于注意力机制的冲击地压类型预测算法进行训练；利用均方误差损失函数评价预测值与真实值的差距，更新基于注意力机制的冲击地压类型预测算法中的可训练参数，并保存性能最好的算法参数。

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