崔木煤矿位于黄陇侏罗纪煤田永陇矿区,煤炭资源丰富,但在已开采工作面内,多次出现水量较大的顶板突水事故,给煤炭安全开采造成了极大困难,也给矿工生命安全造成了极大威胁。为了顶板突水规则的学习预测,本文通过顶板突水模式的应力分析、变量数据的半变异函数规则插值、突水指标的回归分析拟合及突水规则的学习预测等方法手段,实现了基于logistic回归分析的顶板突水规则时间序列神经网络学习和预测,取得了以下研究成果:(1)离层数值模拟表明,导水裂隙带的发育高度决定了离层水的聚集和流失,而覆岩应力分布是导水裂隙带发育的诱发因素,即顶板突水研究的关键在于覆岩的应力分析。在顶板离层发育的数值模拟的基础上,确定顶板存在三种突水模式,其突水都可归结为覆岩破断的应力释放;将在顶板覆岩的梁式和板式破断理论的基础上,讨论岩体自重应力和流体自重应力作用,作为顶板覆岩突水的地质模型。(2)结合覆岩破断的地质模型与统计规律,提供一种利用结果选择指标的回归分析解决方案,并设计了以岩体荷载和流体荷载为主要组成因素,分层的岩层为计算基准的顶板突水初始指标体系。(3)在地统计泛克里金插值进行指标体系因素的加密的基础上,利用logistic回归的计算原理,基于顶板突水初始指标体系的33个初始指标,针对对顶板突水行为建立logistics回归模型,得到正确率为0.78的最佳几何参数集;对顶板突水回归模型进行分析,表明在覆岩突水过程中,岩层存在一定的同步性,且突水行为具有明显的板式破断特征,且限于四周固支;三边固支,一边简支;两边固支,两边简支,这三种边界条件。不同岩层的突水贡献存在一定的梯度差别。(4)利用时间序列神经网络,在最佳拟合的指标体系的基础上加入位置描述变量,为突水规则的学习引入了时序积累的概念,实现煤层顶板突水规则的神经网络学习,以及对二盘区突水情况的预测。