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为探究不同赋存深度采动煤岩体巷道稳定性及其差异性，选择Data Mining(数据挖掘)技术，基于平顶山矿区不同赋存深度(700 m，850 m，1 050 m)巷道的现场监测数据，选择多元线性回归和神经网络模型对顶板离层进行公式拟合和影响因素的权重分析，并开展顶板离层及锚杆应力的时序预测研究，初步揭示不同赋存深度开采扰动影响范围、巷道变形及应力变化特征。研究结果表明：(1) 距工作面距离及锚杆应...
