综采工作面矿压显现的分析与预测对于复杂地质下工作面顶板管理，保证矿井生产安全具有重要意义。采用关系型数据库储存液压支架工作阻力数据，以及利用工作面推进过程中矿压显现的时序特性，采用SQL语言，运用长短时记忆网络 (Long Short Time Memory，LSTM) 深度学习方法，以红庆河矿31101大采高综采工作面矿压规律为研究对象，对工作面支架工作阻力、支架不平衡力、支架安全阀开启情况及初次来压与周期来压等矿压显现规律进行分析。基于建立的数据库，预测了红庆河大采高工作面矿山压力，预测结果表明LSTM方法较BP神经网络预测更具准确性。

为进一步探讨本研究采用的LSTM网络模型的泛化能力，在采用布尔台42103大采高工作面、上湾矿12401大采高工作面少量矿压数据的前提下，使用迁移学习方法对矿压数据进行预测检验，结果表明:LSTM模型具有很好的泛化能力。相比于不使用迁移学习方法，迁移学习可提高模型的泛化能力。更多关于迁移学习的探讨和深入研究，可参考以下资源：ChatGPT模型泛化迁移学习探究 和 深度学习的迁移模型。