创新点（1）运用长短时记忆网络(LongShortTimeMemory，LSTM)深度学习方法，以大采高工作面支架工作阻力、支架不平衡力、支架安全阀开启情况对初次来压与周期来压等矿压显现规律进行预测分析，结果表明LSTM方法较BP神经网络预测更准确。（2）使用迁移学习方法，对其他矿井大采高工作面矿压数据进行预测检验，验证了LSTM模型具有很好的泛化能力。
（3）探讨了LSTM模型在不同大采高工作面矿压预测结果的差别，并预测模型基础上设计了周期来压预警模型，集成形成了矿压分析与预警系统，现场工程验证效果良好。
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