BP神经网络在矿井摩擦阻力系数预测中的应用

"这篇文章是魏宁和刘剑在2018年发表于《矿业安全与环保》期刊上的研究，探讨了如何利用BP神经网络预测矿井摩擦阻力系数。他们基于摩擦阻力系数理论，考虑了巷道断面积、巷道周长、巷道支护方式和巷道断面形状等因素，构建了一个预测模型，并通过Matlab软件进行训练和优化。模型在板石矿和大明一矿的应用中，预测误差不超过10%，显示出良好的可靠性和实际应用价值。该研究受到国家自然科学基金项目的资助。" 文章详细内容: 该研究旨在解决传统矿井巷道摩擦阻力系数测试方法存在的问题，如工作量大、效率低下。作者首先从理论上分析了摩擦阻力系数，并结合实际的现场数据，识别出四个关键影响因素：巷道的断面积（直接影响空气流动的空间）、巷道的周长（影响接触面积和阻力）、巷道的支护方式（不同的支护材料和结构可能影响阻力）以及巷道的断面形状（例如矩形、圆形等不同形状影响空气流动的顺畅程度）。 接下来，研究者运用了BP（Back Propagation）神经网络这一机器学习算法来建立预测模型。BP神经网络因其强大的非线性映射能力，常被用于解决复杂问题的预测。他们选择了具有代表性的数据作为学习样本和测试样本，利用Matlab软件对模型进行训练和参数调整，以优化模型性能。 经过训练的优化网络模型被应用于板石矿和大明一矿的具体预测，结果显示，模型预测的摩擦阻力系数与实际测量值的误差控制在10%以内。这表明，基于BP神经网络的预测模型不仅能够提供精确的预测，而且具有很高的工程实用性，有助于提高矿井通风系统设计和管理的效率。 该研究的重要性在于，它提供了一种新的、高效的预测工具，可以帮助矿山企业提前预估和控制通风阻力，从而优化通风系统，减少能源消耗，提高安全生产水平。此外，这种方法也对其他领域的阻力预测问题提供了参考，尤其是在需要处理多因素影响和非线性关系的预测任务中。 魏宁和刘剑的研究通过 BP 神经网络技术成功地建立了矿井摩擦阻力系数预测模型，并通过实际应用验证了其准确性和实用性。这项工作不仅在理论上有一定的贡献，更在实际操作层面为矿井通风管理提供了有价值的工具。