基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的摩擦阻力系數(shù)確定

陳 帥 張 新 蔣廷飛 蔣 中 盧偉劍

1.浙江郵電職業(yè)技術(shù)學(xué)院 2.國家安全生產(chǎn)培訓(xùn)演練基地 3.浙江電信培訓(xùn)中心

目前國內(nèi)外對(duì)礦井巷道摩擦阻力系數(shù)預(yù)測(cè)方面的研究較少，尼古拉茲[1]確定了粗糙度及雷諾數(shù)與摩擦阻力系數(shù)之間的關(guān)系，但是計(jì)算方法非常繁瑣；尚大俊[2]利用統(tǒng)計(jì)分析的方法對(duì)巷道摩擦阻力系數(shù)進(jìn)行擬合，簡化了摩擦阻力系數(shù)的計(jì)算公式，但計(jì)算結(jié)果不夠精確；沈陽煤礦設(shè)計(jì)研究院[3]結(jié)合巷道壁面特征，劃分了摩擦阻力系數(shù)的取值范圍，但沒能確定礦井巷道具體的摩擦阻力值。因而，在礦井巷道通風(fēng)系統(tǒng)優(yōu)化過程中，準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)出摩擦阻力系數(shù)至關(guān)重要。本文以影響摩擦阻力系數(shù)的因素為切入點(diǎn)[4]，依據(jù)煤礦井下摩擦阻力系數(shù)測(cè)定的歷史數(shù)據(jù)建立相應(yīng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練與學(xué)習(xí)，進(jìn)而對(duì)礦井摩擦阻力系數(shù)做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法流程和計(jì)算過程

BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起源于BP學(xué)習(xí)算法，應(yīng)用最為廣泛的是MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[5]工具箱。BP算法具體流程[6]，如圖1。

圖1 標(biāo)準(zhǔn)BP算法流程

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算過程如下：

（1）對(duì)每層的權(quán)值W和偏差B進(jìn)行初始化，要用較小的隨機(jī)數(shù)。并對(duì)最大循環(huán)次數(shù)、期望誤差最小值mse、修正權(quán)值的學(xué)習(xí)速率進(jìn)行設(shè)定或初始化。

（2）用函數(shù)newcf.m或newff.m建立一個(gè)多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如：net=newcf（minmax(P),[5,1],{′tans ig′′purelin′}，′traingd′）；其中，[5,1]表示輸入和輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)，函數(shù)右邊最后一個(gè)參數(shù)是選擇訓(xùn)練算法為梯度下降法，這是BP網(wǎng)絡(luò)最經(jīng)典的算法方法[7-8]。

（3）可以用net=train（net,P,T）來計(jì)算。貝葉斯正則化方法[9-10]是通過修正神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算性能函數(shù)來提高其計(jì)算能力的，在Matlab環(huán)境中采用trainbr函數(shù)來實(shí)現(xiàn)。……