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申请/专利权人：中国水利水电科学研究院;水利部牧区水利科学研究所

摘要：本发明公开了矿区管控含水层疏干量预测方法，包括：获取矿区历年的历史水文实测数据和开采报告，得出矿区内各矿井历年的矿井疏干量、矿井管控含水层疏干量、煤炭开采量，并汇总成历年的矿区疏干总量、矿区管控含水层疏干量、矿区煤炭开采量，利用矿区历年的气象数据得到历年的矿区补给水量；利用矿区内各矿井的下一管控周期内开采计划得到矿区计划煤炭开采量和矿区预期疏干量，利用气象数据得到矿区预期补给水量；构建矿区管控含水层疏干量预测模型，输入矿区计划煤炭开采量、矿区预期疏干量、矿区预期补给水量得到矿区管控含水层疏干量预测值，本发明通过矿区下一监管周期内已确定的预期参数获得矿区开采在下周期内对于管控含水层的影响，填补了本领域的空白。

主权项：1.矿区管控含水层疏干量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取矿区历年的历史水文实测数据和开采报告，所述矿区历史水文实测数据包括矿区内各个矿井的历年疏干水量、历年水化学分析报告、历年矿区降水量报告，开采报告包括矿区内各个矿井历年的煤炭开采量、采区巷道情况及下一管控周期内开采计划；S2、得出矿区内各矿井历年的矿井疏干量、矿井管控含水层疏干量、煤炭开采量，并汇总成历年的矿区疏干总量、矿区管控含水层疏干量、矿区煤炭开采量，利用矿区历年的气象数据得到历年的矿区补给水量；S3、利用矿区内各矿井的下一管控周期内开采计划，得到矿区计划煤炭开采量和矿区预期疏干量，利用矿区气象数据得到矿区预期补给水量；S4、利用历年的矿区疏干总量、矿区补给水量、矿区煤炭开采量、矿区管控含水层疏干量作为样本集数据构建矿区管控含水层疏干量预测模型，输入矿区计划煤炭开采量、矿区预期疏干量、矿区预期补给水量得到矿区管控含水层疏干量预测值，其中，采用包括输入层、隐含层和输出层的BP神经网络，所述BP神经网络模型的输入层包括多个输入神经元节点，所述隐含层上设置有多个隐含神经元节点，每个所述输入神经元节点均分别与各个所述隐含神经元节点相连接；所述隐含神经元节点均与所述输出层相连接，将所述矿区疏干总量、矿区补给水量、矿区煤炭开采量作为输入神经元节点输入值，将输出结果与对应的矿区管控含水层疏干量进行对比，根据PSO算法优化BP神经网络模型进行从而得到矿区管控含水层疏干量预测模型，获取矿区下一周期的矿区计划煤炭开采量、矿区预期补给水量和矿区预期疏干量，输入至已优化完成的矿区管控含水层疏干量预测模型中，获得下一周期的矿区管控含水层疏干量预测值。

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