SPSS与ANN在汾西矿区煤巷围岩稳定性分类中的应用

"基于SPSS与ANN的汾西矿区煤巷围岩稳定性分类" 本文主要探讨了如何运用统计分析工具SPSS和人工神经网络(ANN)技术来对汾西矿区煤巷围岩稳定性进行科学分类，以优化支护设计。煤炭巷道的围岩稳定性是煤矿安全生产的关键因素之一，尤其是在地质条件复杂、支护难度大的情况下，合理的分类至关重要。 首先，作者通过收集多篇文献资料，使用SPSS软件构建了一个围岩稳定性分类指标数据库。SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是一种强大的统计分析软件，它能够进行数据处理、频数分析、回归分析等多种统计操作。在这里，作者运用频数分析方法，从海量数据中提炼出关键信息，筛选出对围岩稳定性影响显著的11个指标，这些指标可能包括地质构造、岩石力学性质、巷道尺寸、支护方式等因素。 接下来，为了构建围岩稳定性识别模型，作者采用了附加动量法改进的BP（Backpropagation）神经网络。BP神经网络是一种常用的前馈神经网络，能有效地处理非线性问题。附加动量法是优化神经网络训练的一种策略，可以加速网络收敛，减少陷入局部最小值的风险。MATLAB软件则被用来实现这一神经网络模型的编程和训练。在46条汾西矿区煤巷的实际数据样本上，模型进行了学习和训练，以掌握不同稳定性状态的特征。 经过训练后的模型在12条独立的汾西矿区煤巷中进行了验证，识别准确率达到91.7%，显示出模型在区分围岩稳定性状态方面的高精度。这表明，结合SPSS的统计分析和ANN的非线性映射能力，该模型能够有效地应用于实际工程，为矿井支护设计提供有力支持。 关键词涉及的领域包括：煤巷稳定性、围岩稳定性分类、分类指标、SPSS统计软件以及神经网络技术。文章的研究成果对于同类矿区的巷道稳定性和支护设计提供了理论指导和实用方法，具有较高的行业研究价值。 分类号TD322+.4表示这是采矿工程领域内的专业技术文献，文献标志码A则表示这是一篇原创性的学术研究文章。网络出版时间和地址提供了在线查阅和引用该研究的途径。 这篇文章通过综合运用统计分析和机器学习技术，建立了一种有效的煤巷围岩稳定性分类模型，对于提升煤矿安全生产和巷道支护设计的科学性具有重要意义。