BP神经网络预测综采工作面超前支承压力分布：准确且实用

本文主要探讨了基于BP神经网络的超前支承压力分布预测方法在煤炭综采工作面的应用。综采工作面的支承压力分布对其稳定性及开采安全性具有重要影响。BP神经网络是一种强大的非线性数学模型，它通过模拟人脑神经元的工作方式来处理复杂的数据关系。 首先，研究者针对综采工作面前方煤体支承压力的分布规律进行了深入分析，这一过程涉及对多个关键因素的理解，包括开采深度、煤层采高、煤层倾角、工作面长度、煤体强度、岩层稳定性以及覆岩结构等。这些因素是影响支承压力的关键参数，它们共同决定了煤层在开采过程中承受的力学状态。 然后，利用BP神经网络模型，研究人员将这些因素作为输入，通过训练建立一个能够预测未来支承压力分布的模型。BP（Back Propagation）神经网络以其自学习和适应性能力强的特点，能有效地捕捉这些变量之间的复杂交互作用，并生成预测结果。预测模型的构建过程通常包含数据预处理、网络结构设计、训练和验证等步骤。 研究表明，该BP神经网络模型预测出的支承压力分布与实际现场测量数据有良好的吻合度，误差值保持在可接受范围内，这表明模型的预测能力得到了验证。这对于煤矿开采规划、工作面布局优化以及灾害预防等方面具有重要意义，有助于提升开采效率和安全性。 这篇文章提供了一种有效的方法来预测综采工作面的超前支承压力分布，为煤炭行业的工程实践提供了科学依据。通过应用BP神经网络技术，可以更好地理解和管理矿井中的力学行为，减少因支承压力控制不当导致的安全风险，从而推动煤炭开采行业的科技进步和可持续发展。