譚大國　李璇璇

摘要：指出了礦井涌水量預(yù)測問題受到多種因素的共同影響，具有非線性和高度復(fù)雜性。分析了利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測礦井涌水量的可行性，首先收集了淮南新集二礦2009年12個月份的涌水量數(shù)據(jù)，然后通過這些數(shù)據(jù)對已經(jīng)構(gòu)建好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練并用訓練后的結(jié)果對該年11月和12月的礦井涌水量進行了預(yù)測，最后用預(yù)測結(jié)果同實際值進行了比較。結(jié)果表明：該模型收斂性能良好，預(yù)測精度高，可操作性強。

關(guān)鍵詞：礦井涌水量；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；新集二礦；訓練；預(yù)測

中圖分類號：TD742.1文獻標識碼：A文章編號：16749944（2014）10024003

1引言

礦井涌水量是指在礦山建設(shè)和生產(chǎn)過程中單位時間內(nèi)通過各種巷道和開采系統(tǒng)流入礦井的水量[1]。準確預(yù)測礦井涌水量不僅對礦山的安全生產(chǎn)至關(guān)重要，而且還關(guān)系到設(shè)計的排水方案是否經(jīng)濟、合理的問題。礦井井下復(fù)雜的水文地質(zhì)環(huán)境給煤礦的生產(chǎn)過程中的涌水量預(yù)測造成了很大的困難?，F(xiàn)階段，國內(nèi)外采用的涌水量預(yù)測方法有解析法、相關(guān)比擬法、數(shù)值法、水均衡法和時間序列分析等方法[2]。而上述這些方法由于復(fù)雜的水文地質(zhì)條件、采用的水文參數(shù)缺乏典型性以及數(shù)學模型建立的不適應(yīng)性經(jīng)常造成計算過程中的誤差偏大而無法準確地預(yù)測礦井的涌水量。本文通過基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實現(xiàn)了對礦井涌水量的準確預(yù)測。

4結(jié)論

（1） 研究結(jié)果表明，運用基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測礦井涌水量是可行的，并且對礦井的安全生產(chǎn)具有指導(dǎo)意義。

（2） 對輸入數(shù)據(jù)的正確預(yù)處理以及適當補充訓練樣本對模型的動態(tài)調(diào)整和成功完成預(yù)測功能具有關(guān)鍵作用。此外，應(yīng)進一步提高網(wǎng)絡(luò)對突變數(shù)據(jù)段的適應(yīng)能力。

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