远顺立，高彦涛，谭志祥

(1.河南省地质测绘总院，河南郑州 450006;2.中国矿业大学环境与测绘学院，江苏 徐州 221008)

基于神经网络的水平移动系数的求取方法*

远顺立1，高彦涛1，谭志祥2

(1.河南省地质测绘总院，河南郑州 450006;2.中国矿业大学环境与测绘学院，江苏 徐州 221008)

水平移动系数是开采沉陷预计的重要参数，对于确定地表变形值、从而准确判定建筑物的破坏程度具有决定性的作用，然而其影响因素十分复杂，很难用一定的理论公式来描述。利用神经网络自学习、自主对复杂的非线性关系的拟合原理，通过对大量样本的学习训练，获得了基于神经网络的水平移动系数求取方法，并通过样本测试，取得了较好的效果，为水平移动系数的求取提出了一种新的方法。

水平移动系数;神经网络;样本训练;模型测试

0 引言

据不完全统计资料，我国“三下”压煤约137.9亿t，其中，建筑物下压煤为87.6亿t[1]。部分矿区随着资源的枯竭，开采建筑物下压煤已成为其日常工作;因此，进行建筑物下采煤研究具有十分重要的理论和实际意义。进行建筑物下安全采煤的关键是对开采引起的地表移动变形进行准确的预计，由此判断对建筑物的影响程度，从而采取合理可行的井上下保护措施。根据《规程》和有关开采沉陷理论[2－3]，目前我国均采用概率积分法进行地表移动变形预计，且应用效果较好。概率积分法预计能否准确的关键在于参数的选取，其预计参数主要有:下沉系数、水平移动系数，主要影响角正切，开采影响传播角，拐点偏移距。……