基于优化人工神经网络模型矿井涌水量预测方法

本发明提供基于优化人工神经网络模型矿井涌水量预测方法，包括以下步骤：数据统计和预处理，整理用水量数据，整合水文监测数据、地质构造数据和开采活动记录；建立初始BP神经网络训练模型，构建并行化模型集群；生成初始粒子群，建立粒子群优化算法；带入涌水量实际观测数据，训练模型；利用训练好的神经网络模型，对矿井未来涌水量进行预测，建立数据‑模型双驱动更新；将涌水量预测结果输入排水系统优化调度模型，计算不同置信度预测结果对应的设备启停方案。该预测方法可以使涌水量预测模型基于实际的矿井涌水量观测数据，具有多模态数据融合能力，有效提高生产活动中矿井涌水量预测精度。