浅析矿井水涌水量预测的几种常见方法
矿井涌水量评价常用方法及公式
附 录 A（资料性附录）矿井涌水量评价常用方法及公式A.1 比拟法A.1.1 富水系数法aP Q K P = ...................................... (A.1)11p Q K P = ...................................... (A.2) 式中：Q ——新矿井预计涌水量，单位为立方米（m 3）；K p ——富（含）水系数，单位为立方米每吨（m 3/t ）；P ——新矿井设计产量，单位为吨（t ）；Q 1——生产矿井年涌水量，单位为立方米（m 3）；P 1——生产矿井年产煤量，单位为吨（t ）。
a 式中的涌水量和产煤量均是同一一定时间内的。
A.1.2 矿井单位涌水量比拟法当矿井涌水量增长幅度与开采面积、水位降深呈直线比例的情况下：1Q q FS = ...................................... (A.3)1111Q q F S = ...................................... (A.4) 当矿井涌水量增长幅度与开采面积、水位降深不呈直线比例时:Q Q =(A.3) 式中：Q ——新矿井预计涌水量，单位为立方米每秒（m 3/s ）；q 1——生产矿井单位涌水量，单位为每秒（s -1）；F ——新矿井设计开采面积，单位为平方米（m 2）；S ——新矿井设计水位降深，单位为米（m ）；Q 1——生产矿井总涌水量，单位为立方米每秒（m 3/s ）；F 1——生产矿井开采面积，单位为平方米（m 2）；S 1——生产矿井水位降深，单位为米（m ）；m 、n ——地下水流态系数，根据两年以上生产矿井涌水量采用最小二乘法或图解法求得。
A.1.3 相关关系分析法a) 当生产矿井涌水量与两个影响因素存在直线关系时，采用下述三元直线相关数学表示式预算新井矿井涌水量（Q ）：01122Q b b x b x =++ .................................. (A.4)式中：x 1 、x 2——影响矿井涌水量的二个因素变量；b 1 、b 2——称为Q 对x 1 、x 2的回归系数。
《矿井涌水量预测》课件
矿井涌水量预测的目的是保障煤矿生产秩序，减少煤矿事故发生。
常见的预测方法
基于经验的预测方法
基于钻井、探槽和其他采集资 料，经验预测依赖于矿工的经 验和直觉，容易出现误差。
基于物理模型的预测方法
基于物理模型的涌水量预测方 法是透过对矿井构造、水文地 质以及水动力学的认知，采用 数学物理模型并依据矿井特征 提取因素来预测矿井涌水量。
提高预测精度
矿井涌水量预测的准确度直接 影响到整个采矿工作的安全和 效率。需要进一步提高模型的 预测精度。
探索新的预测方法
矿井涌水量预测是一个复杂的 过程，目前已有一些方法可以 应用。需要从多个角度探索新 的预测方法和解决方案。
总结
1 矿井涌水量预测方法的重要性
煤矿涌水量预测是保障生产安全，提高工作效率的重要前提。随着煤矿采矿的深入，预 测矿井涌水量越来越成为必须的措施。
计划。
涌水量预测模型介绍
神经网络
决策树
支持向量机
神经网络是一种能够以极 快的速度进行比较值得方 法，但同时需要耗费极大 的空间。它利用在大型数 据集中，可以发现数据并 从中提取未知关联性的深 度学习。
决策树是一种知识表示树， 用于解决分类和回归问题。 树有一个节点分裂的过程， 并生成新分支，直到新分 支可以根据特征达到预期 的水平。
支持向量机是一种可以处 理非线性数据分类的算法， 主要特点是最大化各分类 间边界的距离。
随机森林
梯度提升决策树
随机森林算法基于多棵决策树建立的。通过 结合预测，骗异性和多样性，提高预测的精 度和鲁棒性。
梯度提升决策树算法在处理特征缺失数据方 面具有很强的适应性，在减小预测偏差方面 也有一定优势。
实例分析
《矿井涌水量预测研究》
《矿井涌水量预测研究》篇一一、引言矿井涌水量预测是矿山安全生产和环境保护的重要环节。
准确预测矿井涌水量，不仅有助于合理安排矿井排水，防止水灾事故的发生，而且对于矿井水资源的管理和利用具有重要意义。
本文旨在通过对矿井涌水量预测的研究，分析影响涌水量的主要因素，探讨预测方法及模型，为矿井安全生产和环境保护提供科学依据。
二、矿井涌水量的影响因素矿井涌水量受多种因素影响，主要包括地质因素、气象因素、采矿因素等。
地质因素如地下水位、含水层厚度、岩性等；气象因素如降雨量、气温等；采矿因素如采矿方法、开采深度等。
这些因素相互影响，共同决定矿井涌水量。
三、矿井涌水量预测方法及模型目前，矿井涌水量预测方法主要包括水文地质法、统计分析法、数值模拟法等。
其中，水文地质法主要依据地下水动力学原理，分析地下水的运动规律，从而预测矿井涌水量；统计分析法主要依据历史数据，建立统计模型，通过分析影响因素与涌水量的关系，预测未来涌水量；数值模拟法则是通过建立地下水流动的数学模型，模拟地下水的运动过程，从而预测矿井涌水量。
四、具体预测模型介绍1. 水文地质法模型：根据地下水动力学原理，建立水文地质模型。
通过分析地下水的补给、径流、排泄等过程，确定地下水位、含水层厚度等参数，从而预测矿井涌水量。
该方法需要考虑地质条件、水文地质条件等因素，适用于具有较为完整水文地质资料的矿井。
2. 统计分析法模型：根据历史数据，建立统计模型。
常用的统计模型包括线性回归模型、灰色预测模型等。
通过分析影响因素与涌水量的关系，建立数学表达式，从而预测未来涌水量。
该方法需要考虑影响因素的选取和数据的质量等因素。
3. 数值模拟法模型：通过建立地下水流动的数学模型，模拟地下水的运动过程。
常用的数值模拟软件包括FEFLOW、MODFLOW等。
该方法可以较为准确地反映地下水的运动规律，但需要较为复杂的建模过程和计算过程。
五、实例分析以某矿山为例，采用上述三种方法进行矿井涌水量预测。
矿井涌水量预测方法及适用性评价
02B «f T A N矿井涌水量预测方法及适用性评价张彩云(山西省煤炭地质水文勘查研究院，山西太原030006)摘要：本文介绍了数值法、解析法、水均衡法及水文地质比拟法四种矿井涌水量预测方法，并针对不同 的方法，进行了适用性评价的分析。
指出在进行涌水量预测时，应对矿井的条件加以仔细分析，采取适宜的方法。
关键词：矿井；涌水量；预测方法中图分类号：P641 文献标识码：A文章编号：1672-7487 (2018) 01-26-31 前言进行煤矿开采时，怎样更精确地对矿井涌水量加以预 测，是一直探索的问题。
很长一段时期以来，很多技术人 员及学者基于不同的理论及角度，对矿井涌水量预测做了 非常多的研究。
但现阶段，在矿井开采中涌水量预测的数 据和矿井开采中真实的涌水量数据依然有较大的误差，严 重时相差10倍以上。
造成误差的影响因素非常多，将这些因 素分成三类，即：未查明水文地质条件、预测时用的地质 参数没有代表性、未选用适当的数学计難型。
所以，进 行矿井涌水歸测时，对方法的选用是十分重要的。
2矿井涌水量预测方法2.1数值法2.1.1数值法願以及应用条件分析数值法属于近似计算方法，是基于计算机技术形成并 逐步发展的一种矿井涌水量预测方法。
数值法是对渗流偏 微分方程进行求解，得到一个相似解，即为矿井涌水量预 测值。
此方法的精度相对高，能用于相对复杂的一些矿井 涌水量预测中。
此方法应用在水文条件及含水层较为简单 的矿井中，能更有效地对矿井涌水量进行预测。
2.1.2数值法计算方法现阶段，应用相对广泛的涌水量预测数值法主要包含有限元方法及有限差分方法。
1)有限元方法。
此方法是将所求解的区域分割为有限 个相互不发生重叠的区间单元，在每一个单元中构建相应 的基础函数。
再对每一个单元构建相应的形状函数，将形 状函数当成近似解，然后采用最小势能的计算方法求节点 处的近似值，所得结果即为预测值。
2)有限差分方法。
煤矿涌水量预测知识
1、渗透系数值的确定 ①加权平均法 分以下三种情况： b）沿水平各向岩石透水性有变化时，渗透系数值可由下
式求得：
式中： Li——不同方向渗透段的长度，m
1、渗透系数值的确定 ①加权平均法 分以下三种情况： c）对平面非均质情况，即含水层在水平方向上渗透性有
变化时，应作渗透系数分布图，采用下式计算渗透系数：
在自然界中，由于绝对的隔水层是不存在的，因此常用相 对隔水层的概念，即将弱透水或局部透水局部富水的岩层 （这些岩层与该区含水层相比都弱得多），均作为相对隔 水层处理。
1、边界进水类型 供水边界：理论上的供水边界指具有无限补给的定水头边
界轮廓线，如含水层与地表水体（具有强烈水力联系）的 接触线。此外，一些强含水层也可成为弱含水层的定水头 供水边界。
3、引用半径和巷道系统面积的确定
在预测巷道系统和露天采矿场的涌水量时，常把矿井 的形状复杂的巷道系统（或露天采矿场的轮廓）所包围的面 积，看作以r0为半径的圆形大井的面积。R0称为引用半径。 由于矿井四周边界所包围面积的形状均不相同，下表罗列了 几种几何形状及其r0的表达式。
巷道系统面积的确定，是用巷道系统、采区所占的水 平投影面积；用设计巷道所包围地段的面积；用靠排水巷道 最近一条封闭等水位（水压）线所圈定的面积。
② Q－s曲线法 计算方法：
（3）确定涌水量方程 参数a、b，计算预测 涌水量
可以使用图解法、均
衡误差法、最小二乘
图
法确定参数a、b。
解
法
实例：东庄煤矿竖井设计井深118m，预计将揭穿煤系地层 30m、岩溶灰岩86m，勘探阶段在建井地段布置一水文地质 孔，并进行了分层抽水试验。抽水结果表明，煤系地层含水 微弱，计算涌水量时可以忽略，故未来竖井的总涌水量即为 其揭露灰岩含水层的涌水量。
13矿井涌水量预测
巷、斜巷、石门）在开拓过程中的涌水量。
疏干工程的排水量：指在规定的疏干时间内，将水位降到某
一规定标高时所需的疏干排水强度（疏干流量） 意义：它是对煤田进行技术经济评价、合理开发的重要指标， 也是设计和生产部门制订采掘方案，确定排水能力和防治措 施的重要依据。在矿区勘探和矿井建生产中有重大意义。
1 a
1 b
二、涌水量-降深曲线法（Q-S曲线法）
原理：根据稳定井流抽水试验资料建立涌水量与降深的
关系方程，根据勘探试验阶段与未来开采阶段水文地质 条件的相似性，外推预测未来矿井的涌水量。
优点：避开求取各种水文地质参数，计算简便
应用条件：避开了求取各种水文地质参数，计算简便，
适用于水文地质条件复杂且难于取得有关参数的矿井及 矿区。
n=2 抛物线 n>2 对数曲线
下一页
图解法
1．作图法 观测历年最大涌水量和最大水位降深， 得（Ｑi，ｓi）（i＝ １,２,…,ｎ），在Ｑ─ｓ坐标系上投点，称散点图（或相关 图），用直尺凭视觉画大致平分散点的直线，量斜率和截距， 写方程。此方程因人而异，不唯一，误差大。
2．近似图作法 在散点图上平行于纵轴作直线ｅ 左右平分所有散点，再ｅ1平分右 边散点、ｅ2平分左边；同理，以 平分散点为前提作平行横轴的直线 ｈ、ｈ1、ｈ2。设ｈ1、ｈ2与ｅ1、 ｅ2的交点为Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ，按 散点展布趋势连Ｂ、Ｄ（或Ａ、Ｃ） 点，求出直线的斜率及截距，即可 图7-1 回归直线散点图 得回归方程Q=f（s）。
Q0 Fs Q F0 s0
优点：简单、应用方便。
有时涌水量随开采面积（或巷道长度）、水位降深的增加不具
有线性关系，但能用幂函数关系来比拟。
探析矿井涌水量的预测
探析矿井涌水量的预测摘要凡是在矿井采掘过程中，渗入、淌入、淋入、流入、涌入和溃入井巷或工作面的任何水源水，统称为矿井水。
关键词矿井水；矿井涌水量中图分类号TD742 文献标识码 A 文章编号1673-9671-（2012）111-0143-01矿井涌水量是指矿井在建设开发过程中，不同水源的水通过不同途径，单位时间内流入矿井的水量，是矿井井筒涌水量、巷道涌水量和采区涌水量的总和。
1 预测计算的内容包括1）矿井正常涌水量：指开采系统在某一标高（水平）时，正常状态保持相对稳定的总涌水量，一般指平水期的涌水量。
2）矿井最大涌水量：指开采系统在正常开采时雨季期间的最大涌水量。
3）井巷工程涌水量：包括井筒和巷道开拓过程中的涌水量。
4）矿井疏干排水量：指在规定的疏干时间内，将水位降到规定标高时所必需的疏干排水强度。
它是指井巷系统还未开拓，或疏干漏斗还未形成，受人为因素（规定的疏干期限）所决定的排水疏干工程（钻孔或排水巷）的排水量。
5）矿井突水量：指井巷工程开拓过程或开采时对围岩或顶底板含水层造成影响和破坏，产生瞬时溃入矿井的水量，是矿井在不可预知的充水条件发生时所产生的涌水量。
从理论上讲，矿井突水量是不可预知的，是无法通过预测计算获得的。
这一不可预知性主要来自矿井涌水的过水通道类型（如小煤窑、断层、陷落柱等）不可预知。
矿井涌水量大小是评价矿井充水条件复杂程度的主要标志。
这标志在已采矿井或采区可以通过实测获得，但对未采矿井或采区涌水量大小就不能实测，必须根据不同条件进行预测。
正确计算未来井巷及采区的涌水量大小，是一项重要工作。
它不仅对矿井的技术经济评价有很大影响，而且矿井涌水量的大小及其在矿井三维空间的分布，也是开车设计部门选择采掘方案、确定排水设备和制定相配套的防治水工程设计、防水安全技术措施的主要依据，所以做好矿井涌水量预测工作，对于煤炭资源安全开采有着重要意义。
正确预计矿井涌水量是矿井水文地质工作的重要任务之一。
浅谈如何对矿山矿坑涌水量预测
128管理及其他M anagement and other浅谈如何对矿山矿坑涌水量预测齐 良，尚文龙，姜 平（江西省地质局赣西北大队，江西 九江 332000）摘 要：矿坑涌水量预测是矿区水文的重要部分，计算矿坑涌水量的目的，就是提交满足设计要求精度的矿坑涌水量，为矿山设计防治水工程，提供依据。
本文讨论了矿山矿坑涌水量预测的计算条件、程序和常用的方法。
关键词：矿坑涌水量预测；矿区水文；防治水工程；程序中图分类号： P641.4 文献标识码：A 文章编号：11-5004（2021）18-0128-2收稿日期：2021-09作者简介：齐良，男，生于1991年，汉族，江西九江人，助理工程师，研究方向：水工环。
在矿山开采前要对矿坑涌水量进行预测，矿坑涌水量预测一般分为井工矿和露天矿的矿坑涌水量预测，应与水文地质条件、可开采资源储量分布和开采设计紧密结合确定预测计算范围；一般应由上到下、由浅到深进行；以最佳技术经济为原则，避免过于复杂的计算公式；宜结合矿区探采对比总结规律，选择最接近矿区实际的预测计算方法。
新建矿山应预测先期开采地段或第一开采水平（或中段）的矿坑涌水量生产矿山应在现有水文地质条件基础上预测下一开采水平（或中段）的矿坑涌水量。
1 矿坑涌水量预测计算的条件若要精确预测矿坑涌水量，应详细查明水文地质条件，包括矿坑充水水源、矿坑充水主要因素和途径，应根据矿区所在水文地质单元的降雨入渗条件和地下水补给、径流和排泄条件，预测开采条件下地下水系统补给、径流和排泄特征变化，同时按照规范确定含水层厚度、水文地质边界和主要充水岩层具有代表性的水文地质参数、计算水平（或中段）及范围。
2 矿坑涌水量预测计算的程序首先根据实际野外和钻探工作，对矿床水文地质条件进行概化，构建水文地质概念模型，再建立水文地质数学模型，最后带入水文地质参数求取涌水量。
概念模型和数学概念模型的建立，应贯穿于矿床勘查到开采的全过程，随着对矿床水文地质条件的深入不断优化。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
宋春辉， 杨云龙， 郭继锋 浅析矿井水涌水量预测的几种常见方法
本刊 E-mail:bjb＠sxinfo．net
实践与创新
井的涌水量越准确， 则通过比拟关系推测出来的结果越准确， 反 之则误差越大。比拟法的优点是： 根据条件的相似性， 用已开采 矿井的涌水量来模拟测算另一个难计算的待测矿井的涌水量， 大大简化了矿井水计算的工作量。
4
Hale Waihona Puke 灰色系统法灰色系统法是由华中理工大学的邓聚龙教授在 20 世纪 80 年代初提出来一套旨在解决信息不完备系统即灰色系统的理论 由于矿井水涌水量 和方法。而矿井涌水预测是一个复杂的系统， 受水文、 地质、 降水量、 开采程度及开采技术条件等诸多不完全 、 不确定或未知因素综合影响， 属于一个灰色系统。这种方法的提 出， 解决了传统建模方法对矿井水这种物理原型不明确 、 数据信 息量少、数据缺乏或不确定系统不能通过传统的数学统计建模 方法做全面、 连续、 长期处理的难题。在灰色系统理论中， 最常用 的就是 GM （1， 1 ） 预测模型。 它通过采用微分拟合的方法， 对离散 的、 随机的时间序列原始数据信息进行累加累减动态处理， 必要 时再进行精度修正，从看似杂乱无序的原始数据中找出其中的 灰色模型具有所需样本量少 、 规律性。与传统的建模方法相比， 无需知道样本的分布规律、运算量小且运算时间短以及预测精 。虽然 GM （1， 1 ） 模型有其他传统模型无可比拟的优 度高等优点［ 2］ 点， 但它也有一定的局限性， 该模型仅适用于原始数据序列非负、 符 合或基本符合指数规律变化且变化速度不是很快的场合，在这 样的条件下应用该预测模型才有可能得到较好的预测结果［ 3］。 随着技术的进步和安全生产的需要，灰色模型也在不断地改进 和完善。 如灰色无偏 GM （1,1 ） 模型的提出， 克服了 GM （1， 1 ） 模型 在实际应用中的某些不足， 提高了模型的实用性和精确性［ 4］。
科技情报开发与经济 文章编号:1005－6033 （2009 ） 10－0177-02
SCI-TECH INFORMATION DEVELOPMENT ＆ ECONOMY
200 9 年 第 19 卷
第 10 期
收稿日期:2009－01－18
浅析矿井水涌水量预测的几种常见方法
宋春辉， 杨云龙， 郭继锋
（太原理工大学， 山西太原， 030024 ） 摘 要： 矿井涌水量预测是一项复杂而艰巨的工作。分析了矿井涌水量预测中常用的 几种方法和特点， 提出了在矿井水涌水量实际预测中， 应根据预测精度要求和水文地 质特点等条件， 合理选用适当的预测参数和方法。 关键词： 矿井涌水量； 预测方法； 灰色系统法； 人工神经网络法 中图分类号： TD742 文献标识码： A 在矿井开采建设过程中，由于人为扰动的外力作用破坏了 地下含水岩层和土壤的维护结构， 接通地下含水系统， 使地下水 及地表水等通过被打通的空隙涌入矿井， 从而形成了矿井涌水 。 矿井涌水是在煤矿建设和开采过程中不可避免发生的普遍现 象， 单位时间内涌入矿井水量则称为矿井涌水量。做好对矿井涌 水量的预测具有十分重要的意义， 一方面， 由于我国的煤矿地质 条件复杂， 矿井涌水量难以准确预测， 矿井涌水事故时有发生， 这不仅给煤矿的安全生产带来威胁，在透水事故严重发生时也 会给煤矿带来了巨大的经济损失和人员伤亡； 另一方面， 由于我 国的煤矿多集中在北方缺水省份，煤炭资源的大规模开采造成 了对水资源的严重破坏，同时伴生的矿井水未经处理或处理不 达标随意排放， 污染周围农田和水体， 危害人畜健康 。这不仅加 剧了水资源相对短缺的矛盾，进而影响了本地区乃至全国的生 态环境和经济的可持续发展。因此， 准确预测矿井涌水量， 有助 于合理确定矿井水处理设施的建设规模， 有效利用建设资金， 减 少或避免安全生产事故的发生。本文将对矿井涌水量的预测方 法做一简介。 从而不免导致错误的预测和判断。因此， 该方法仅仅在矿井水文 地质、 气象、 开采情况等相关资料情况缺乏且预测精度要求不高 时采用， 作为了解矿井水变化的参考值。
由于各地水文地质条件复杂多样，影响矿井水涌水量的因 矿井水预测是一项复杂而艰巨的工作。在实际矿 素很多。因此， 井涌水量预测工作中， 要根据对预测精度的要求， 正确分析矿井 水文地质条件， 合理地选择计算参数和预测方法。 参考文献 ［1］ 邓百洪， 方建勤.隧道涌水预测方法的研究 ［J］ .公路交通技 术， 2005 （3 ） ： 162. ［2］ 史丽萍.矿井涌水量监测与预报 ［M］ .徐州： 中国矿业大学出 版社， 2003： 109. ［3］ 吉培荣， 胡翔勇， 熊冬青.对灰色预测模型的分析与评价 ［J］ . 水电能源科学， 1999， 17 （2 ） ： 44. ［4］ 穆勇.一种新的灰色无偏 GM （1,1 ） 模型建模方法 ［J］ .济南大 2002， 16 （4 ） ： 367. 学学报： 自然科学版， ［5］ 赵向军， 李文平， 李龙海.基于人工神经网络的矿井涌水量 预测 ［J］ .辽宁工程技术大学学报： 自然科学版， 1998， 17 （2 ） ： 159. （责任编辑： 戚米莎 ） ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ 第一作者简介： 宋春辉， 男， 1979 年 9 月生， 现为太原理工大 学环境科学与工程学院 2006 级在读硕士研究生，山西省太原 市， 030024.
信息由输入层输入， 经中间各层神经元进行信息处理， 处理结果 通过输出层输出， 完成一次正向传播处理过程。如果输出的结果 不符合期望值的要求，则误差沿从输出层到输入层的方向反向 传播， 在传播的过程中不断修正各层权值， 使输出结果的误差减 小， 完成一次误差逆传过程。各层权值在网络模型的这种不断正 反传学习驯化过程中得到修正， 直至输出结果达到期望值要求 。 与其他方法相比，利用人工神经网络预测矿井水涌水量具有预 测精度高、 步骤简单、 容错性强、 可同时做定性定量处理、 能对大 量的数据信息高速处理并从中快速找出最优解 、能动态学习涌 水量变化规律从而不断增加预测精度等优点，可以解决传统预 测方法建模困难、 预测不准的难题［ 5］。近年来， 许多科研工作者 不断对人工神经网络模型进行修正和完善，使得其适用范围更 广， 预测更为准确， 相信人工神经网络在将来会有更好的实用性 和发展前景。
比拟法是根据已知水文地质参数的矿井涌水量，通过相似 比拟关系， 近似地推算相似水文地质参数矿井的涌水量， 它是矿 井水预测的一种近似方法。应用比拟法的前提条件是两个矿井 的水文地质条件相似，只要待测矿井与被比拟矿井的水文地质 条件相似，且水文地质参数中存在着可用相同的数学表达式描 述的物理量， 两个矿井之间便存在着比拟关系， 就可用比拟法来 推算待测矿井的涌水量。显然， 采用比拟法预测矿井涌水量的精 确性取决于两个矿井之间的相似程度和被作为参照的被比拟矿 井涌水量的准确性。两个矿井的水文地质条件越相似， 被参照矿 形动力， 只有建立起独特的能够吸引人才的企业文化， 员工才能 视企业为家， 吸引更多的人才。 参考文献 ［1］ 谢识予.经济博弈论 ［M］ .上海:复旦大学出版社， 2001. ［2］ 孙文静.员工招聘中的若干博弈问题研究 ［J］ .安徽农业科 2006， 34 （16 ） ： 4181－4183. 学， （本文其他参考文献因著录项目不全被删除 ） （责任编辑： 张 红 ） ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ 第一作者简介： 王海燕， 女， 1982 年 9 月生， 2007 年毕业于 山西财经大学工程管理专业，现为山西财经大学管理科学与工 程学院 2007 级在读硕士研究生， 山西省太原市， 030006. （下转第 187 页 ） 177
6
结语
5
人工神经网络法
自 1943 年美国芝加哥大学的生理学家 W.S. McCulloch 和 W.A. Pitts 提出 M－P 神经元模型开始， 人工神经网络经过曲折的 完善和发展，逐步成为一门广泛应用于各个领域的新型交叉学 科。它结合现代神经科学， 通过借助计算机抽象和模拟人脑处理 和记忆信息的神经网络活动方式，对信息样本进行并行协同处 理和非线形转换， 实现数据信息的处理。它是由大量功能有限的 简单处理单元—神经元互相联结作用，从而成为一种功能强大 的、 处理非线性信息的人工智能系统， 而矿井水涌水量的时间序 列也是一种非线性的。由于人工神经网络这种独特的信息处理 方式， 使得它具有类似于人脑的自适应 、 自组织 、 自学习和容错 多变化甚至不确定的大样本信息， 目前 能力， 能够处理多变量 、 应用比较广泛、 效果较好的是基于误差反向传播算法的 BP 人工 神经网络模型。该模型采用拓扑式网络结构， 分输入层 、 中间层 （隐含层） 和输出层 3 层， 各层节点数—— —神经元数根据实际需 要设定， 相邻层节点之间采用全连接方式连接 。其工作原理为：
3
水文地质比拟法
1
吨水吨煤法
吨水吨煤法是矿井水涌水量预测的一种简单粗测方法， 它是 根据某一地区煤矿在某一时期内的煤炭开采总量与该煤矿在该段 时期内的矿井水涌水总量相除计算出的比值， 其公式为： 某时期内矿井水涌水总量 吨水 吨煤涌水量= （ ） 某一时期煤炭开采总量 吨煤 由于该方法采用矿井多年的涌水量资料作为依据，不正确 的矿井水涌水量数据将严重影响矿井水涌水量预测的准确性， 向选择的过程， 不是某一方愿意就能成功的 。因此， 要想增加其 招聘成功的概率， 企业应该建立起合适的招聘机制， 设立合适职 位的招聘条件和要求，防止胜任者人才流失，不胜任者浑水摸 鱼， 给企业造成不必要的损失。可以从以下几个方面进行考虑。 （1 ） 采取相应措施提高求职者的诚信态度， 防止求职者欺骗 增加欺骗的惩罚力度等。 行为， 例如： 建立诚信档案、 （2 ） 企业要建立健全人才招聘制度， 设立相应职位的考察条 件和要求， 并且根据情况的变化实时更新， 防止由于企业人才招 聘机制的缺陷而导致人才的流失， 或者招收了不合适的人进入 企业。 （3 ） 企业要提高员工的薪酬和福利水平， 吸引更多的人才进 入企业， 为企业的发展建立起长久的发展机制。 （4 ） 建立企业文化， 企业文化是吸引优秀人才进入企业的无