煤矿在正常运营过程中,为了保证提升机和井架周围工业广场地表的安全,对矿井井架基础进行了多期沉降观测。文中利用SPSS软件以及BP神经网络模型对井架沉降进行预测分析,成功的预测出了后面两期的沉降数据。通过精度对比分析得出:SPSS软件建立的预测模型能够满足矿山井架沉降分析的精度要求。
通过对Asaoka法和灰色模型的基本原理及其选取原则进行简介,并结合对某矿区矿井井架的多期观测,分别采用Asaoka法和灰色模型对实测数据进行分析进而预测,结果证明2种方法在短期内的预测结果相同,预测精度较高,对煤矿的实际生产具有重要意义,但2种方法都无法对下沉的机理做出科学合理的解释,同时其长期预测精度尚待进一步验证.
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