基于巷道摩擦阻力系数BP神经网络预测模型的矿井风网风量预测研究.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于巷道摩擦阻力系数BP神经网络预测模型的矿井风网风量预测研究</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：1.66MB</p>
<p>总页数：24页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于巷道摩擦阻力系数BP神经网络预测模型的矿井风网风量预测研究》旨在通过BP神经网络技术，对矿井通风系统中的风量进行准确预测。该研究结合巷道摩擦阻力系数与风网结构参数，构建了有效的预测模型，提高了矿井通风管理的科学性与安全性。研究结果表明，该模型能够有效模拟实际通风情况，为矿井通风设计和优化提供理论支持和技术手段。文章强调了人工智能在矿山安全领域的应用潜力，为今后相关研究提供了参考依据。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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