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。
推荐理由:用50组实测数据把导水裂缝带高度先聚类再经BP神经网络预测,误差4.1%~6.6%,可与回归公式和规范方法对照。