基于BP神经网络方法的矿井涌水量预测

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。