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随着煤炭资源的开采和利用以及城市化建设的不断推进，地下岩体沉陷问题越来越受到人们的关注。岩体力学参数是开采沉陷岩体的重要参数，准确反演岩体力学参数对于有效预测开采沉陷岩体的变形和破坏具有重要意义。本文基于BP神经网络算法，对开采沉陷岩体力学参数反演进行研究。
1 研究背景
开采沉陷岩体的变形和破坏与岩体力学参数密切相关，因此，准确反演岩体力学参数是预测开采沉陷岩体变形和破坏的关键。目前，沉陷岩体力学参数的反演方法主要包括试验方法、地质实测法和数值模拟法。试验方法受到试验物理模型的限制，其反演结果具有局限性。地质实测法反演岩体力学参数需要大量的实地观测数据和精确的地质勘探，耗时耗力，且反演结果存在一定的误差。数值模拟法反演岩体力学参数通过建立岩体力学数值模型，模拟开采过程中岩体变形和破坏的过程，反演岩体力学参数，该方法能够较准确地反演岩体力学参数，但其需要具有较高的计算机应用技术和丰富的地质知识，且反演结果受到数值模型参数的影响。
2 BP神经网络算法
BP神经网络是一种前馈式神经网络，具有自适应学习能力和非线性映射能力，可以对具有非线性关系的复杂问题进行建模。BP神经网络由输入层、隐层和输出层组成，各层之间的神经元之间存在权值。神经元处理输入数据，并将其传递到下一层神经元中，最终输出结果。BP神经网络通过反向传播算法来训练网络，不断调整权值，并使网络误差最小化。
3 基于BP神经网络算法的开采沉陷岩体力学参数反演方法
基于BP神经网络算法的开采沉陷岩体力学参数反演方法主要包括以下步骤：
(1) 收集岩体力学试验数据和岩石物理性质数据，建立数据集。
(2) 对数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化等工作。
(3) 搭建BP神经网络模型，选择输入层、隐层和输出层的神经元个数，并进行网络训练。
(4) 利用训练好的BP神经网络进行岩体力学参数反演，得到岩体力学参数。
(5) 对反演结果进行分析，比较反演结果与试验数据的误差，并进行模型验证。
4 实例分析
以某煤矿采区为例，选取不同开采工作面的采动岩体数据作为研究对象，对其进行BP神经网络算法反演，并与试验数据进行对比，得出反演结果。结果表明，基于BP神经网络算法反演出的岩体力学参数与试验数据的误差较小，表明所选用的算法具有较好的反演精度。
5 结论
本文基于BP神经网络算法研究了开采沉陷岩体力学参数反演方法，实验结果表明该方法具有较好的反演精度，能够有效地反演岩体力学参数。此方法具有较强的实用性，在开采沉陷岩体的研究和预测中具有重要的应用价值。