基于机器学习与构建井巷围岩分级模型初探

巷道围岩稳定性是煤矿安全生产的关键，准确的巷道围岩分级是围岩控制的基础。本文采用BP人工神经网络，设计训练得到一种巷道围岩分级模型，用以自动识别巷道围岩稳定性。根据工程实践中巷道的围岩稳定性分析案例，考虑巷道围岩的相关地质力学参数，通过Python构建改进的BP神经网络模型，对样本进行学习并将预测结果与实际相拟合。研究表明，构建围岩分级模型能够较为准确地对巷道围岩稳定性类别进行有效判断。