一种煤层开采工作面底板突水危险性的预测方法

本发明公开了一种煤层开采工作面底板突水危险性的预测方法，先根据采集的数据确定煤层底板突水的主控因素，接着对数据进行数据统计及标准化处理，建立煤层底板突水的各主控因素专题图表并确定各样本数据点的突水危险性；并将样本数据点划分成训练集和测试集；以BP神经网络为基础，先利用白鲸优化算法对BP神经网络初始随机得到的权值和阈值进行初次寻优，再通过遗传算法对得到的权值和阈值进行二次优化，从而构建底板突水预测模型并利用训练集对其进行训练，接着采用测试集对训练后的模型预测结果进行验证，达到所需误差后进行突水危险性预测；该模型具有更高的精度和更快的收敛速度，其预测结果可为底板水害防治工作提供科学参考和理论依据。