摘要：为了对煤巷围岩稳定性进行科学、准确的预测,提出了一种将自适应差分进化算法（JADE）与极限学习（ELM）结合的煤巷围岩稳定性预测新方法。基于ELM训练速度快、泛化能力好和易获取全局最优解的优点,采用JADE优化ELM的输入权值矩阵和隐含层偏差,减少随机性造成的误差,建立JADE-ELM煤巷围岩稳定性预测模型。利用霍州煤矿区煤巷实测数据进行实例分析,并将预测结果与ELM、BP、RBF神经网络比较。结果显示：JADE-ELM模型预测平均精度为97.85%,比ELM、BP、RBF模型分别高出4.05%、17.85%、22.85%,JADE-ELM模型具有更高的预测精度,能够更准确的对煤巷围岩稳定性进行预测。

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