在大量实测数据的基础上探究了经验公式法的局限性并基于理论层面分析了BP神经网格法局限性。探究了支持向量机计算导水裂隙带发育高度的优势,根据43个收集到的顶板裂隙带发育高度实测数据,依照参数获取简便,与导水裂隙带发育高度相关性相对较高的原则,以采高、顶板覆岩强度以及开采方式作为特征因子,建立导水裂隙带发育高度回归模型。利用模型预测了谢桥1121工作面及白庄7507工作面导水裂隙带发育高度。结果表明:运用SVM回归模型预测导水裂隙带发育高度具有较好的可行性。

为准确预测采动覆岩导水裂隙带高度,选择采厚、硬岩岩性比例系数、工作面斜长、采深作为采动覆岩导水裂隙带发育高度的主要影响因素,结合48组实测数据,应用支持向量机回归(SVR)和遗传算法(GA)参数寻优,建立了基于GA-SVR的采动覆岩导水裂隙带高度预测模型。采用该模型对钱家营矿辅271工作面和谢桥矿1121(2)工作面采动覆岩导水裂隙带高度进行预测,并将预测值与实测值进行了对比分析,其绝对误差分别为2.23 m和1.21 m。综合研究表明,应用该模型预测的覆岩裂隙带发育高度值准确、可靠,其精度能够