陕西某煤矿涌水量预测：BP神经网络的精确应用

本文主要探讨了陕西某煤矿的涌水量预测问题，该研究基于煤矿的特定水文地质条件，着重分析了影响矿井涌水量的关键因素和指标。作者采用了一种先进的预测方法，即BP神经网络，以及传统的大井法，来对煤矿的二、三采区不同工作面的涌水量进行预测。通过对比两种方法的预测结果，研究发现BP神经网络模型的预测性能更为精准，其预测结果对于制定矿井的疏水降压方案具有较高的参考价值。 在具体实施中，研究人员首先详细调查了地质构造、地下水活动、开采深度等因素对涌水量的影响，这些是决定涌水量变化的重要依据。然后，他们利用BP神经网络模型进行建模，该模型是一种模仿人脑神经元网络结构的数学工具，能够学习和适应复杂的非线性关系，从而提供可靠的预测结果。另一方面，大井法则基于历史数据和井下涌水的规律性来进行预测，尽管它可能在处理复杂性上不如神经网络，但对于简单的模型来说，仍然是一种实用的方法。 通过对两种方法的计算结果进行细致的对比分析，论文强调了BP神经网络模型在预测精度上的优势。这意味着该模型可以更准确地反映实际涌水量的变化趋势，这对于矿井的安全管理、资源优化和经济效益提升具有重要意义。因此，该研究不仅提供了实用的预测工具，也为煤炭行业的灾害预防和管理策略的制定提供了科学依据。 这篇论文通过对陕西某煤矿涌水量的深入研究，不仅展示了神经网络技术在矿业水文预测中的应用前景，也提醒了业界在类似情况下应优先考虑更为精确的预测模型。这一成果对于提高煤矿安全生产水平，保障矿工生命安全具有实际指导意义。