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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，研究团队选择了11个影响工作面顶板矿压数据的主要因素作为输入参数，输出参数则涵盖了4个工作面顶板矿压的关键数据。模型的隐含层设置为1层，并配置了24个神经单元。基于此，团队成功构建了一个逆向传播神经网络的工作面顶板矿压数据预测模型。

在模型的实际应用中，研究团队以王家岭及其周边煤矿具有代表性的工作面顶板矿压数据为基础，建立了学习样本库。而在模型的验证阶段，团队选择了王家岭煤矿12309工作面实测矿压数据进行验证。通过对预测模型的精度进行检验，分析结果显示，利用该逆向传播神经网络模型所得到的初次来压步距、初次来压强度、周期来压步距、周期来压强度的预测值与实际测量值之间的相对误差分别为0.043343653、0.006077606、0.006401138、0.020236088，总体相对误差均小于5%，符合工程应用的允许误差范围。这表明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。

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这些研究和资源不仅可以帮助你更好地理解不同类型的神经网络预测模型，还能为你的实际工程应用提供实用的参考。