基于BP神经网络的摩擦阻力系数确定

作     者：陈帅 张新 蒋廷飞 蒋中 卢伟剑 

作者机构：浙江邮电职业技术学院 国家安全生产培训演练基地 浙江电信培训中心 

出 版 物：《安全》 (Safety & Security)

年 卷 期：2018年第39卷第9期

页      码：29-30,34页

摘      要：矿井巷道摩擦阻力系数是整个矿井通风设计、管理以及系统改造的关键,是矿井巷道阻力特性中的重要影响因素。为了确定矿井巷道的摩擦阻力系数,提高矿井通风的管理能力,采用BP神经网络模型对矿井巷道的摩擦阻力系数进行模式识别,结合改进的贝叶斯正则化方法,运用MATLAB软件进行计算,预测矿井巷道的摩擦阻力系数。与实测的摩擦阻力系数做对比,结果表明:BP神经网络结构简单,收敛速度较快,并且预测精度高,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。

主 题 词：通风网络 摩擦阻力系数 模式识别 BP神经网络 MATLAB 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 0819[工学-海洋工程类] 081903[081903] 08[工学] 081104[081104] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1002-3631.2018.09.010

馆 藏 号：203331866...