基于BP神经网络方法的矿井涌水量预测

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• 出版年：2007
• 作者：姜素；孙亚军；杨兰；凌成鹏
• 单位1：中国矿业大学资源与地球科学学院
• 出生年：1984
• 学历：硕士研究生
• 语种：中文
• 作者关键词：矿井涌水量；影响因素；预测模型；BP神经网络；新安煤矿
• 起始页：38
• 总页数：3
• 刊名：中国煤田地质
• 是否内版：否
• 刊频：双月刊
• 主管单位：国家煤矿安全监察局
• 主办单位：中国煤炭地质总局
• 主编：赵克荣
• 电子信箱：zhgmtdzh@heinfo.net；zhgmtdzh@163.com
• 卷：19
• 期：2
• 期刊索取号：P441.06141
• 数据库收录：中文科技期刊数据库收录期刊；万方数据资源系统收录期刊；中国期刊全文数据库(CJFD)全文收录期刊

摘要

鉴于矿井涌水威胁煤矿安全生产及其影响因素的复杂性，提出基于BP神经网络的矿井涌水量预测方法。在充分分析新安煤矿+25m开采水平的涌水影响因素的基础上，选取大气降水、采空区面积和底板构造断裂和采动裂隙三个影响因子，建立了非线性人工神经网络预测模型，对+25m开采水平的正常涌水量进行了预计。其结果和实际观测数据能够较好地相吻合，表明采用人工神经网络预计矿井涌水量是可行的。