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为提高单一BP神经网络预测精度,利用AdaBoost.R2集成学习算法,将单一BP(Back-Propagation)神经网络集成,并针对AdaBoost.R2集成BP网络的特点,提出了一种新的模型更新方法,在有效地实现模型更新的同时克服了传统更新方法的不足。将该新方法应用到抚顺老虎台矿冲击地压预报中,对冲击地压发生的主要因素进行了分析并将其作为模型的输入,使用AdaBoost.R2集成BP网络作为核心智能算法,建立了冲击地压预报模型,取得了较好的预测效果。