逆向传播神经网络在矿压预测中的应用：实例分析

"这篇论文探讨了如何利用逆向传播神经网络进行工作面顶板矿压数据预测，通过选取11个关键因素作为输入，4个矿压参数作为输出，建立了一个预测模型。模型的隐含层设置为1层，包含24个神经元。在王家岭及周边煤矿的实际数据基础上训练和验证模型，结果表明预测误差小于5%，证明模型具有高精度和可靠性。" 逆向传播神经网络是一种基于反向传播算法的人工神经网络，它在训练过程中通过反向传播错误信号来调整权重，从而优化网络性能。在本文中，该技术被应用于预测工作面顶板矿压，这是一个关键的安全问题，因为矿压的变化直接影响矿山开采的安全性。 矿压数据预测涉及到多个因素，包括地质条件、开采方式、支护方式等。论文中选取了11个主要因素作为输入参数，这些参数可能包括但不限于：工作面长度、宽度、高度，煤层厚度，顶板岩性，开采深度，巷道布置，开采顺序等。预测的输出参数则为4个工作面顶板矿压参数，如初次来压步距、初次来压强度、周期来压步距和周期来压强度，这些都是评估矿压状况的关键指标。 模型构建时，确定了隐含层为1层且包含24个神经元，这是根据问题的复杂性和数据特性来选择的。通过训练样本（王家岭及周边煤矿的数据）进行学习，然后使用王家岭煤矿12309工作面的实测数据作为验证集，以评估模型的预测效果。 预测结果显示，初次来压步距、初次来压强度、周期来压步距、周期来压强度的预测值与实测值之间的相对误差分别在0.043到0.020的范围内，这意味着总误差低于5%，这个误差水平是工程实践中可接受的。因此，逆向传播神经网络模型在矿压预测上的表现具有很高的准确性和可靠性。 此研究不仅展示了逆向传播神经网络在矿压预测中的潜力，也为矿压控制提供了科学依据，有助于提升煤矿安全生产水平。未来的研究可以进一步探索更复杂的神经网络结构或者集成学习方法，以提高预测的精度，并可将此方法推广到其他类型的矿山，以应对不同地质环境下的矿压问题。