本篇论文探讨了如何基于MATLAB平台利用神经网络工具箱来实现矿井涌水量的动态预测，并对预测结果进行连续监测和预警。矿井涌水问题是煤矿安全的重要议题，准确预测矿井涌水量对于煤矿安全生产意义重大。矿井涌水量受多种因素影响，包括地质条件、开采方法、降雨量、煤体结构、含水层性质等，具有复杂的非线性特征。传统的预测方法往往难以准确反映这些复杂关系，而人工神经网络（ANN）作为一种新兴的交叉学科技术，因其强大的学习、联想、容错、自适应、自组织和抗干扰能力，已成为解决非线性问题的有效手段。
论文指出，神经网络的实现可以通过传统计算机技术或直接硬件实现，但最常用的是软件模拟。尽管如此，神经网络编程要求较高的编程技巧，不利于技术的推广应用。因此，许多公司和研究单位设计了通用的ANN模型库，其中MathWorks公司推出的MATLAB神经网络工具箱是其代表之一。MATLAB平台集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，其编程运算方式与人类进行科学计算的思路一致，极大简化了问题求解过程。
本文利用MATLAB的数值计算功能和神经网络工具箱，开发了基于时间序列神经网络的瓦斯涌出量预测程序。该程序在几秒钟内就能给出预测结果，并能及时地为现场技术人员提供预警。在建模过程中，神经元的输出不仅取决于输入信号，还受神经元内部其他因素的影响，因此在模型中加入了偏差项。神经网络的激活函数一般采用S型函数，该函数可以将输入信号转变成一个介于-1到1之间的输出。在输出端，线性激活函数使得网络能够输出任意值。
由于神经网络涉及的层数及每层的神经元数量不确定，传统的程序设计方法复杂且难以调整，而MATLAB工具箱通过矩阵形式的运算，提供了快速的训练速度。此外，MATLAB还提供了多种激活函数，如线性函数、对数S型函数等，便于开发者选择适合的函数进行建模。
研究采用快速的Levenberg-Marquardt (L-M)算法来提高神经网络训练的速度与精度。L-M算法结合了梯度下降法和高斯-牛顿法的优点，能够更快地收敛到最优解。通过调整网络权值，神经网络学会训练样本所表达的规律，以此来预测矿井涌水量。训练样本由输入输出对组成，输入信号通过与权值相乘再加偏差构成激活函数的输入，目标是使输出层的误差平方和最小化。
综合上述，本篇论文展示了一种基于MATLAB的神经网络预测方法，并证明了该方法在矿井涌水量预测上的有效性和实用性。通过使用L-M算法和MATLAB工具箱，研究者能够更方便地建立和训练神经网络模型，并对矿井涌水量进行准确预测，为煤矿安全管理提供了有力的技术支持。
