【摘 要】
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通过对综采工作面前方煤体支承压力分布规律基础上的分析,采用非线性理论分析的神经网络对综采工作面超前支承压力分布进行预测,选取开采深度、煤层采高、煤层倾角、工作面长
【机 构】
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安徽理工大学能源与安全学院,煤矿安全高效开采省部共建教育部重点实验室
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通过对综采工作面前方煤体支承压力分布规律基础上的分析,采用非线性理论分析的神经网络对综采工作面超前支承压力分布进行预测,选取开采深度、煤层采高、煤层倾角、工作面长度、煤体强度、岩层稳定性及覆岩结构7个主要影响因素,构建基于BP神经网络的超前支承压力的预测模型。结果表明：该模型给出的预测值与现场实测数据吻合度较好,误差值均在可接受范围。
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