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申请/专利权人：中煤科工开采研究院有限公司;天地科技股份有限公司

摘要：本公开提出了一种多液压支架载荷模型训练和多液压支架载荷预测方法，包括：获取立柱压力数据、顶梁俯仰角数据、顶梁横滚角数据、采煤机截割位置数据、采煤机牵引速度数据和初始液压支架压力回归预测模型；将数据进行预处理，生成数据集；基于数据集生成训练数据集和验证数据集；基于训练数据集和验证数据集对初始液压支架压力回归预测模型进行训练，生成目标综采工作面液压支架的目标液压支架压力回归预测模型。通过考虑顶梁俯仰角数据、顶梁横滚角数据、采煤机截割位置数据和采煤机牵引速度数据四个维度建立并训练生成目标液压支架压力回归预测模型，可以提升支架压力预测效果，同时通过模型预测的方式，可以提升预测效率，降低预测成本。

主权项：1.一种多液压支架载荷模型训练方法，其特征在于，包括：按照预设的采集周期获取目标综采工作面液压支架的立柱压力数据、顶梁俯仰角数据、顶梁横滚角数据、采煤机截割位置数据和采煤机牵引速度数据，以及获取待训练的初始液压支架压力回归预测模型，其中，目标综采工作面液压支架的立柱压力数据、顶梁俯仰角数据、顶梁横滚角数据、采煤机截割位置数据和采煤机牵引速度数据为历史的目标综采工作面液压支架的工况数据；将所述立柱压力数据、所述顶梁俯仰角数据、所述顶梁横滚角数据、所述采煤机截割位置数据和所述采煤机牵引速度数据进行预处理，生成液压支架压力回归预测模型数据集；基于所述液压支架压力回归预测模型数据集生成训练数据集和验证数据集；基于所述训练数据集和所述验证数据集对所述初始液压支架压力回归预测模型进行训练，直至训练结束，生成所述目标综采工作面液压支架的目标液压支架压力回归预测模型，其中，所述液压支架压力回归预测模型为多输入单输出模型或多输入多输出模型；所述基于所述训练数据集和所述验证数据集对所述初始液压支架压力回归预测模型进行训练，直至训练结束，生成所述目标综采工作面液压支架的目标液压支架压力回归预测模型，包括：将所述训练数据集中的训练样本输入至所述初始液压支架压力回归预测模型中，并基于模型输出结果对所述初始液压支架压力回归预测模型进行调整，生成目标训练模型；基于所述验证数据集对所述目标训练模型进行验证，响应于验证通过，生成所述目标液压支架压力回归预测模型；所述基于所述验证数据集对所述目标训练模型进行验证，响应于验证通过，生成所述目标液压支架压力回归预测模型，包括：将所述验证数据集中的验证样本输入至所述目标训练模型中；基于所述目标训练模型的输出结果和所述验证样本的立柱压力数据确定模型精度；响应于所述模型精度大于预设精度阈值，确定验证通过，生成所述目标液压支架压力回归预测模型；获取所述目标液压支架压力回归预测模型的建立时间；响应于所述建立时间大于预设时间阈值，通过获取新的液压支架压力回归预测模型数据集重新训练获取新的目标液压支架压力回归预测模型；获取目标液压支架压力回归预测模型之前，获取目标液压支架压力回归预测模型的建立时间，响应于建立时间大于预设时间阈值，重新训练获取新的目标液压支架压力回归预测模。

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