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基于多层前向神经网络的矿井巷道摩擦阻力系数的确定

王思仪  
【摘要】:作为矿井通风理论的基本参数,矿井巷道摩擦阻力系数值对矿井通风管理具有十分重要的作用。多层前向人工神经网络是最常见和最先进的人工神经网络,误差反向传播(BP)算法易于之前,成为第一选择网络。归纳不同巷道摩擦阻力系数的计算公式,用回归方程求解锚喷巷道摩擦阻力系数,并完善其计算公式,为确立矿井巷道的摩擦阻力系数提供较准确的方法。收集通风资料图表,结合实际将公式计算的结果与查阅图表获得的结果进行比较,证明公式的适用性。在完全紊流区,摩擦阻力系数和雷诺数无关,只和管道的相对粗糙度有关。BP神经网络能较好地拟合已知数据,预测功能强。从影响不同支护类型的矿井巷道摩擦阻力系数的因素出发,选择适当的参数作为BP神经网络的输入参数,搜集大量数据,运用BP神经网络模型对不同支护类型的矿井巷道摩擦阻力系数进行模式识别,并运用改进的贝叶斯正则化方法对网络进行训练,对摩擦阻力系数进行预测。采用BP神经网络将网络模拟值与实测值进行比较,误差基本满足工程需要。BP神经网络收敛较速度快,预测精度较高,对矿井巷道摩擦阻力系数的确定发挥重要作用,方便矿山井巷通风安全管理的实现。


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