基于BP神经网络算法的开采沉陷岩体力学参数反演研究

对煤矿开采地表沉陷区域进行定量计算和预测是进行地表沉陷治理的先决条件,以郭庄矿9213工作面作为实验面,采用神经网络参数反演方法建立了地表下沉与覆岩力学参数的映射关系,并将反演的数据与实测值进行对比分析,研究结果表明:反演参数数值模拟下沉值与实测值有较好的一致性,最大绝对误差为4cm,最大相对误差为11.6%,满足工程需要。BP神经网络算法解决了传统力学模型存在的问题,可获得准确的数值模拟参数,为模拟煤层开采覆岩沉降提供了技术支撑。