研究提出模糊聚类结合BP神经网络预测导水裂缝带高度

2026年10月19日，工程地质学报报道一项研究提出模糊聚类结合BP神经网络的采动覆岩导水裂缝带高度预测方法。研究收集全国煤矿50组导水裂缝带高度实测数据，选取煤层开采厚度、硬岩岩性比例系数、工作面斜长和开采深度为影响因素，建立模糊聚类分析方法，以隶属度阈值0.94将所选煤矿划分为22个类别，再结合BP神经网络对三家煤矿实测数据训练并预测。三家煤矿预测值与实测值相对误差为4.1%~6.6%，精度高于多参数拟合回归公式和规范推荐计算方法所得导高值。目前该研究处于方法提出与案例验证阶段，报道未提及工程应用或规范修订进展。

模型根据报道生成 · 18 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。