基于SSA-ELMAN中深埋厚煤层导水裂隙带预测方法

摘要

本发明公开了一种基于SSA‑ELMAN中深埋厚煤层导水裂隙带预测方法，包括分别采集矿区中深埋厚煤层矿井工作面影响导水裂隙带发育高度数据集，进行预处理，补齐缺失特征数据，归一化处理并划分为训练集和测试集；建立Elman神经网络模型；将训练集输入到Elman神经网络模型中训练，利用SSA算法优化Elman神经网络并获取最优的权重和阈值；将测试集输入到优化后Elman神经网络中，反归一化，将预测结果与实测值误差分析，评价模型性能。该方法精确、成本低、速度快、预测准确率高，实现了西部中深埋厚煤层采动过程中工作面涌水量的准确预计及相关顶板水害精准防控。