一种基于机器学习的煤巷复合顶板稳定性智能辨识方法

本发明公开了一种基于机器学习的煤巷复合顶板稳定性智能辨识方法，包括如下步骤：S1、获取样本数据集，所述样本数据集包括巷道综合锚杆支护质量、顶板岩层倾角、巷道围岩应力、顶板强度、煤层埋深及顶板稳定性分类标签；S2、使用巷道综合锚杆支护质量、顶板岩层倾角、巷道围岩应力、顶板强度、煤层埋深及顶板稳定性分类标签训练神经网络模型，得到训练好的顶板稳定性预测模型。本发明首次建立了基于巷道综合锚杆支护质量、顶板岩层倾角、巷道围岩应力、顶板强度、煤层埋深等参数的顶板稳定性预测模型；且可以基于现场传感器传回的实时数据，完成对顶板稳定性的实时预测，预测精度较高，降低预测复杂度。