地质采矿条件对铁路路基沉陷预测影响研究

为保障郭庄煤矿铁路专用线的安全运营，从地质采矿条件的角度出发对工作面开采引起的铁路路基沉陷进行了稳态预计。首先，构建了地质采矿条件与概率积分预计参数之间的GA-BP神经网络模型，利用收集的地表移动观测站数据对其进行训练之后，从网络的误差分析、数据的拟合度、测试结果以及泛化性能4个方面对模型的精度及可靠度分别进行了检验，结果表明：网络的收敛速度较快，模型的平均相对误差小于3%，对数据的拟合程度大于0.8，泛化性能指数在0.8以上，模型预测精度较高，且具有良好的预测能力。其次，依据研究区各工作面的地质采矿条件参数，运用该模型对其开采沉陷的概率积分预计参数进行了求取，将S3-13工作面的开采沉陷预计结果与实测数据进行对比发现：两者的差值平方和为6.21×105，中误差为104.38 mm，为观测点最大下沉值的2.60%，预测结果精度较高，说明得到的概率积分预计参数具有一定的可靠性。最后，通过稳态预计得到了铁路路基的最终下沉等值线及下沉曲线，预计铁路沿线最大下沉值达4 261 mm，并且有2个路段会形成大于4 000 mm的下沉盆地，铁路将发生严重的变形破坏。研究成果可为后续工作面的开采以及铁...