基于BP神经网络方法的矿井涌水量预测

• 作者: 凌成鹏 姜素 孙亚军 杨兰
• 来源期刊: 中国煤田地质
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 水文地质·工程地质·环境地质
• 页码范围: 38-40
• 页数: 3页
• 分类号: TD742.1
• 字数: 2916字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1803.2007.02.012

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙亚军	中国矿业大学资源与地球科学学院	80	1242	18.0	32.0
2	凌成鹏	中国矿业大学资源与地球科学学院	4	97	3.0	4.0
3	姜素	中国矿业大学资源与地球科学学院	3	140	3.0	3.0
4	杨兰	中国矿业大学资源与地球科学学院	1	53	1.0	1.0