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摘要：本发明涉及矿山安全技术领域，尤其涉及一种基于麻雀搜索算法SSA、卷积神经网络CNN、形变长短期记忆网络MoLSTM和注意力机制Attention的冲击地压预测方法。本发明结合小波降噪技术和先进的深度学习模型，通过麻雀搜索算法优化，提高了模型的预测精度和鲁棒性。本发明在冲击地压预测中表现出色，能够有效降低预测误差，为冲击地压的预测提供了可靠的技术支持。
主权项：1.一种基于SSA-CNN-MoLSTM-attention的冲击地压预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.对原始微震数据进行小波降噪处理，再将数据划分为训练集和测试集；S2.使用卷积神经网络CNN提取微震数据的局部特征即周期性；S3.使用MogrifierLSTM对提取的特征进行时序建模；S4.引入注意力机制对模型进行优化；S5.使用麻雀搜索算法SSA对模型参数进行优化；S6.利用优化后的模型参数训练CNN-MoLSTM-attention模型，并进行冲击地压预测。
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百度查询： 湖南科技大学 一种基于SSA-CNN-MoLSTM-Attention的冲击地压预测方法
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