为了将人工智能技术中的逆向传播神经网络应用于顶板矿压数据预测，研究团队以11个影响工作面顶板矿压数据预测的主要因素作为输入参数，并以4个工作面顶板矿压参数为输出参数，构建了一个隐含层为1层、隐含层神经单元数量为24个的模型。在此基础上，建立了基于逆向传播神经网络的工作面顶板矿压数据预测模型。

模型的构建以王家岭及周边煤矿具有代表性的工作面顶板矿压数据为学习样本，并利用王家岭煤矿12309工作面实测矿压数据作为验证样本。分析结果显示，通过逆向传播神经网络模型得到的初次来压步距、初次来压强度、周期来压步距、周期来压强度预测值与实测值的相对误差分别为0.043 343 653、0.006 077 606、0.006 401 138、0.020 236 088。这些数据表明，矿压数据预测的总体相对误差小于5%，完全符合工程应用允许的误差范围，证明了所建立的逆向传播神经网络模型具有较高的准确性和可靠性。

如果你对BP神经网络的数据预测感兴趣，建议进一步了解相关研究，这些研究提供了关于模型的深入分析和实际应用案例。基于BP神经网络的工作面周期来压预测模型在多个煤矿中得到了应用，详细内容可以参考此链接。还有关于孤岛工作面矿压显现预测的研究，展示了不同类型工作面矿压预测的具体应用场景，可通过这个链接了解更多。

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