基于自注意力机制与变分模态分解的矿井涌水量智能预测模型研究

为解决传统模型难以捕捉矿井涌水量复杂时间模式的问题，研究人员创新性地将自注意力机制(Self-Attention)引入预测模型，结合变分模态分解(VMD)构建多模型融合框架。该方案较LSTM/GRU模型在突变序列预测中表现更优，MAE和RMSE分别提升26.12%和33.47%，为矿山安全生产与水环境保护提供精准决策支持。

　　

矿井涌水量预测是矿山安全领域的重大挑战，传统时序模型常因难以捕捉复杂动态特征而失效。最新研究突破性地将自然语言处理领域的自注意力机制(Self-Attention)引入预测系统，这种仿生神经网络结构能像人类选择性注意力机制那样，自动聚焦时间序列中的关键突变点。实验证实，该模型在捕捉高波动性序列的长期依赖关系时，其预测精度显著超越长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)等传统递归神经网络。

研究团队还开发了基于变分模态分解(VMD)的智能预测框架，通过信号分解-特征重组技术，将不同模型的预测优势进行有机整合。这套生物启发式算法系统展现出惊人的性能提升：平均绝对误差(MAE)降低26.12%，均方根误差(RMSE)优化33.47%，相当于为矿山装上了"水文预报预警雷达"。

这项交叉学科创新不仅为矿山数字化建设提供关键技术支撑，其仿生智能算法的成功应用更为解决"预测医学"中的复杂时序问题（如疾病进展预测）提供了方法论借鉴。精准的涌水量预报能优化采矿工艺参数，在保障生产安全的同时实现水资源保护，产生显著的经济-生态协同效益。