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矿井突水是影响煤矿安全生产的五大灾害之一,快速准确地判别突水水源是煤矿安全生产的保障,是矿井防治水工作的前提。本文从矿井突水的机理出发,以潘三矿为例,利用BP算法对训练样本进行学习,构建了BP神经网络判别模型,根据已训练好的神经网络对样本进行了判别。最后与模糊综合评判进行了比较,结果表明,运用此方法对矿井水源进行判别,能取得较好的效果。该研究使定性预测转为了定量预测,从而提高了突水预测的科学性和准确性。