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作者：席国军;余智秘;李亮;李小菲;丁自伟;刘江;张超凡;
单位：陕西彬长胡家河矿业有限公司;陕西煤业化工技术研究院有限责任公司;西安科技大学能源学院;
摘要：现有工作面矿压显现规律预测方法中，基于数值模拟与统计回归的方法无法实现对工作面矿压显现规律的实时精准预测，深度学习方法存在超参数较多且难以设置、模型训练速度慢等问题。针对上述问题，以胡家河煤矿402102回采工作面采动过程中监测到的煤体内部应力变化时序数据为基础，将基于粒子群优化的门控循环单元（PSO-GRU）应用到回采工作面矿压显现规律预测中。采用PSO算法对GRU进行优化，构建PSO-GRU模型，实现对超参数的自动寻优，从而提高GRU的训练速度和预测精度。以预测结果为依据，采用层次分析法建立402102回采工作面矿压主控因素评价指标体系，将顶板条件、回采工艺、煤层赋存、地质构造确定为影响工作面矿压的一级指标，进一步细分出具有代表性的14个二级指标。测试结果表明：(1)与未经优化的GRU模型相比，PSO-GRU模型的均方误差（MSE）降低了83.9%，均方根误差（RMSE）降低了59.8%，平均绝对误差（MAE）降低了59.0%，决定系数R~2提升了28.9%。(2) PSO-GRU模型对矿压数据预测的拟合度达0.980以上，具有良好的非线性拟合能力和泛化能力。(3)地质条件中的煤层赋存因素对回采工作面矿压的影响最大，权重为0.47；可人为干预的影响因素中工作面推进速度对矿压的影响最大，权重为0.13。
关键词：综放工作面;矿压显现规律预测;PSO-GRU模型;层次分析法;主控因素;评价指标体系;时间序列数据
基金资助：国家自然科学基金面上项目（52074209）; 陕西省自然科学基础研究计划联合基金项目（2021JLM-06）
