一种煤矿顶板突水危险等级预测方法

摘要

本发明涉及煤矿安全技术领域，特别涉及一种煤矿顶板突水危险等级预测方法。所述方法基于PCA‑LVQ神经网络，具体包括以下步骤：步骤1：收集煤田有效厚度、单位涌水量、含水层载荷传递系数、有效保护厚度、分形维值和关键层到煤层的距离及对应的危险等级；步骤2：对数据进行主成分分析及归一化；步骤3：对学习向量量化神经网络训练参数进行设置；步骤4：隐层网络节点选取；步骤5：利用软件建立神经网络模型；步骤6：对建立的神经网络进行训练；步骤7：神经网络精确度预测。本发明预测结果精度高，结构简单，可有效的防止煤矿顶板突水事故的发生，适宜推广应用。