在煤矿智能化发展背景下,微震监测已成为煤矿智能预警体系的基础安全保障条件,微震传感器布设是实现微震精确定位的基础.针对宝源南平硐煤矿4331综采工作面微震定位不准的问题,根据工作面实际情况,设计了传感器布设相似模拟试验,对比2种数学拟合形式的震源定位方法,提出基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短期记忆(Long ShortTerm Memory,LSTM)网络的CNNLSTM混合模型的震源定位方法,通过震源位置预测值和实际值的均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE) 来评价各个布设方案的优劣.结果显示:传感器布设在回风巷道(4个)和运输巷道(4个)的方案1的RMSE比传感器布设在回风巷道(3个)、运输巷道(3个)和轨道上山(2个)的方案2的RMSE少37%,方案1的鲁棒性更强;在宝源南平硐煤矿4331综采工作面的相似模型中,基于CNNLSTM混合模型的震源定位方法相比于2种数学拟合形式的震源定位方法更优,定位精度更高.