基于BP神经网络的摩擦阻力系数确定

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。