一、基本信息
文档名称：基于PCA-BP神经网络的巷道通风摩擦阻力系数预测模型
文档格式：pdf格式
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总页数：7页
二、简介
《基于PCA-BP神经网络的巷道通风摩擦阻力系数预测模型》是一篇研究如何利用数据挖掘技术提高矿井通风系统设计精度的论文。该模型结合主成分分析（PCA）与反向传播（BP）神经网络，通过降维处理和非线性拟合，有效提高了摩擦阻力系数的预测精度。文章针对传统方法在处理复杂巷道结构时存在的不足，提出了一种更为高效的数据建模方法，为矿山安全通风提供了理论支持和技术参考。
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