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水体下采煤留设保护煤柱时，导水裂缝带高度的选取直接关系着煤矿的安全开采问题。为提高导水裂缝带高度的求取精度，在综合分析导水裂缝带高度的主要影响因素的基础上，本文选取了6个主要影响因素作为输入层神经元，并将POS算法和径向基（RBF）神经网络有机结合，构建了基于PSO-RBF神经网络的导水裂缝带高度预测模型。经过25组实测数据的学习训练和检验，验证了预计模型的可靠性。结果表明：与实测结果相比，预计结果的相对差值最大为7．43％，最小为1．41％，满足沉陷工程的精度要求。