基于WOA-BP神经网络的采空区地表沉降安全预测模型

为了提高采空区地表沉降安全预测的准确性,本研究选择了上覆岩层弹性模量、泊松比、粘聚力、内摩擦角、开采深度、采高、矿体倾角和采场尺寸共8项影响采空区沉降的关键指标。通过鲸鱼算法(WOA)优化BP神经网络,构建了WOA-BP神经网络采空区地表沉降安全预测模型,并对采空区地表沉降趋势进行了初步预测与分析。模型解算结果表明,WOA-BP神经网络安全预测模型的均方误差为0.0074988,平均绝对误差为0.079362,而传统BP神经网络的均方误差为0.31964,平均绝对误差为0.56416。因此,相比传统BP神经网络安全预测模型,WOA-BP神经网络安全预测模型的预测精度显著提高,误差更小,从而增强了对采空区沉降安全性的预测能力。

矿山企业消防安全问题及安全措施探讨

本文从矿山企业存在的消防安全问题入手,以健全消防安全体系、强化消防安全意识、提升消防应急能力三方面为切入点,解析了矿山企业能够采取的消防安全措施,促进矿山企业管理人员更加重视消防安全问题,做好防范措施,不断优化企业消防安全管理。