为了预测采矿过程中覆岩的移动,在正交实验设计优化组合的基础上,利用数值模拟软件FLAC3D对采宽、采厚、岩性及采深4个影响覆岩移动因素所构建的16种组合进行模拟。根据数值模拟结果,构建了基于BP神经网络预测方法,并借助BP神经网络对覆岩移动进行预测,并与数值模拟结果进行对比。研究结果表明,在正交实验设计的少量模拟结果的基础上,运用BP神经网络对覆岩移动的预测误差较小,具有较高的可信性。

采用数值模拟对正交实验设计的4个影响因素16种组合进行模拟,并且构建相应BP神经网络预测方法,同时对覆岩移动进行预测并对数值模拟结果进行对比分析,研究结果表明:正交实验可大大降低实验次数,提高工作效率,第12组实验对煤层开采上覆岩层移动的影响最大,在正交实验设计的数值模拟结果的基础上,运用神经网络对煤层开采引起的覆岩移动预测结果误差小,具有较高的可信度。