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岩爆是典型高地应力区主要地质灾害之一，其预测理论和发生机制的研究目前并不成熟．本文通过选择合适的影响岩爆程度的主要因素，应用BP神经网络对岩爆样本进行训练并利用预测样本进行检验，由于BP神经网络的初始权值和阀值对网络学习效率和预测结果有影响，因此其对检验样本的预测结果往往不够理想．利用粒子群算法（PSO）对BP网络的初始权值和阀值进行优化，将改进后的BP神经网络算法应用于预测，预测的结果优于BP神经网络．表明利用PSO—BP神经网络算法对实际工程中的岩爆进行预测是可行的．