BP神经网络在袁店矿回采巷道围岩稳定性预测中的应用

"基于BP神经网络的回采巷道围岩稳定性分类 (2012年) 讨论了在矿业工程中应用BP神经网络来预测和分类回采巷道围岩稳定性的方法。该研究针对袁店矿的复杂地质条件，提出了一种新的预测模型，旨在提供更准确、高效和易用的稳定性评估工具。通过分析影响围岩稳定性的因素，研究者利用Matlab 7.0的BP神经网络工具箱开发了相应的算法和图形用户界面（GUI），结果显示该方法预测精度高。" 文章深入探讨了巷道围岩稳定性的重要性和当前分类方案的局限性，特别是在淮北袁店一井的实际情况中，由于地质构造复杂，围岩稳定性问题尤为突出，这对巷道支护设计提出了挑战。作者提出了一个基于BP神经网络的整体分类和亚分类影响因素分析框架。 整体分类影响因素分析方面，研究强调了选择分类指标的重要性，这些指标需对围岩稳定性有决定性影响，可以量化，并且便于现场人员操作。在实际应用中，这些因素可能包括但不限于地应力、围岩结构完整性、地质构造、岩体强度、巷道压力和变形特性等。 1.2 围岩稳定性亚分类影响因素分析 亚分类影响因素可能更加细致，如岩石力学性质（如弹性模量、泊松比、抗压强度）、地下水状态、开采深度、巷道形状和尺寸、支护材料的性能以及采矿方法等。通过对这些因素的量化分析，BP神经网络可以建立更精确的预测模型，以区分不同级别的围岩稳定性，从而为制定合适的支护策略提供依据。 2 BP神经网络原理及其在稳定性分类中的应用 BP（Backpropagation）神经网络是一种广泛应用的监督学习算法，适用于非线性问题的建模。在本研究中，BP网络用于学习和模拟围岩稳定性与各种影响因素之间的复杂关系。通过训练网络调整权重和阈值，使其能够从输入数据（影响因素）预测输出（稳定性等级）。MATLAB 7.0的神经网络工具箱提供了便捷的环境来构建、训练和测试这样的模型。 3 方法验证与效果 使用实际的袁店矿数据对提出的BP神经网络模型进行训练和测试，结果表明该模型能够有效地预测巷道围岩的稳定性类别，提高了预测精度。友好的GUI界面使得现场工程师可以轻松输入数据并获取预测结果，降低了预测工作的复杂性和不确定性。 4 结论与展望 基于BP神经网络的回采巷道围岩稳定性分类方法为解决复杂地质条件下的巷道稳定性问题提供了一种科学手段。未来的研究可以进一步优化网络结构，考虑更多影响因素，或与其他预测方法结合，以提升预测的准确性和适应性，为矿井安全生产和经济效益提供有力支持。 本文提出的BP神经网络模型在回采巷道围岩稳定性预测中展现出优越性，有望在矿业工程领域得到广泛应用。