液压支架支护过程是一个时间、空间上的动态变化过程,目前液压支架支护质量评价大多关注支架静态特征,对支架立柱压力动态变化研究较少。针对上述问题,采用深度学习方法构建了一种基于改进型LeNet-5网络的液压支架时空区域支护质量动态评价模型。首先,将工作面液压支架立柱压力数据进行预处理(缺失值填充、异常值处理、筛选、排序等),得到较为完整的液压支架压力数据。其次,将预处理后的液压支架立柱压力数据按照时间和空间排列,并提取反映智采工作面液压支架支护情况的初撑力、循环末阻力、时间加权阻力、阻力空间分布情况等重要特征量,将压力时间序列和空间序列组合为时间-空间二维总时空压力矩阵。再次,根据工作面支护要求,将时空区域支护质量划分为支护质量初步恶化、支护质量持续恶化、支护质量深度恶化、支护质量保持一般、