基于曲线拟合与BP神经网络的煤矿开采地表沉降预测模型对比研究

本文主要探讨了煤矿开采对地表产生的沉降问题，针对这一挑战，研究者马成龙、路绪杰和王方方运用了现代的数学和计算机科学技术。他们基于曲线拟合和BP神经网络这两种强大的预测模型构建方法，具体针对某矿区B1点的实际沉降数据进行深入分析。 曲线拟合是一种统计技术，通过寻找数据的最佳函数形式来描述数据的趋势，从而对未来地表沉降变化提供一个数学模型。在这个研究中，MATLAB曲线拟合工具箱被有效地应用，它是一个功能强大的软件环境，能帮助研究人员高效地处理数据并生成精确的拟合曲线。 BP神经网络，全称为Backpropagation（反向传播）神经网络，是一种模仿人脑神经元工作原理的计算模型，能够学习复杂的非线性关系。通过将曲线拟合得到的数据输入到BP神经网络中，研究人员训练网络以预测未来地表沉降，形成所谓的“曲线—BP组合模型”。 研究过程中，作者不仅依赖于单一的模型，还采用了曲线拟合的结果作为BP神经网络的训练数据，旨在提高预测精度。通过对比预测值与实际测量值，研究人员对三种模型（即曲线拟合模型、独立的BP神经网络模型和曲线—BP组合模型）的预测性能进行了细致的评估。 最终的研究结果显示，曲线—BP组合模型在矿区地表沉降预测方面表现出了显著的优势，其预测精度优于其他两种模型，这表明该模型在实际应用中具有很高的可行性。这对于煤矿开采规划、地质灾害预警以及环境保护等方面具有重要的指导意义，也为类似地质活动区域的地表沉降管理提供了科学依据和技术支持。因此，该研究对于提升我国煤炭开采过程中的地表安全管理具有显著的价值。