开采沉陷预计参数的广适应性BP神经网络反演方法.pdf

：“开采沉陷预计参数的广适应性BP神经网络反演方法”是指通过BP神经网络技术，针对开采沉陷预测参数进行反演的一种通用性强的方法。这种方法旨在提高预测的准确性，尤其适用于多种地质采矿条件。 ：该研究以概率积分法为基础，结合BP神经网络，对开采沉陷的预测参数进行反演。目的是获得更精确、可靠的预测参数，以准确描述因开采活动导致的地表沉陷变化。通过实测数据，建立了一个可以适应各种地质和采矿条件的沉陷预测参数反演模型，并在实际案例中验证了其有效性。 ：“神经网络”、“深度学习”、“机器学习”、“数据建模”、“专业指导”这些标签表明，此方法运用了人工智能领域的先进技术，包括BP神经网络，这是一种早期的深度学习模型，用于处理非线性问题。同时，通过数据建模来解决采矿工程中的预测问题，体现了专业领域的知识和实践指导。 【部分内容】：文章介绍了采用概率积分法下沉预计方法，该方法依赖于实测数据，可以精确描述开采引起地表下沉的变化。为了获取更准确的预测参数，研究者引入了BP人工神经网络。BP神经网络以其强大的鲁棒性和非线性映射能力，能够在参数选取过程中迅速建立预测参数与观测站点实测下沉量之间的关系，从而反演出真实的预测参数。通过结合地表实测数据，构建的反演模型能适应多种地质采矿条件。在阳泉某矿的案例中，应用该模型得到的结果与实测数据高度吻合，证明了广适应性BP神经网络方法在开采沉陷预测参数反演中的可行性。 总结：这篇论文提出的“开采沉陷预计参数的广适应性BP神经网络反演方法”是一种创新的预测技术，它利用BP神经网络的特性处理复杂非线性问题，提高了开采沉陷预测的精度。这种方法不仅基于概率积分法，还结合了神经网络的反演能力，使其能够适应不同地质和采矿环境，为采矿工程的安全和沉陷控制提供了科学依据。通过实际案例验证，这种方法被证明是有效的，有助于提升开采沉陷预测的可靠性和实用性。