摘要

为满足智能通风准确获得巷道摩擦风阻的需求,基于遗传算法的投影寻踪回归预测方法预测矿井通风摩擦阻力系数。研究空气密度变化和巷道有无支护两种类型时模型预测的准确性。利用通风摩擦阻力系数影响因素进行训练,对不同支护类型巷道采集学习样本建立模型,使用部分样本进行验证。模型预测结果与主成分分析预测和BP神经网络预测进行比较。结果显示,平均误差为1.76%,最大误差为1.07%。仅对圆木支护进行了分析,结果显示,平均误差为1.73%,最大误差为0.79%。对不同密度无支护巷道预测表明,平均误差为0.99%,最大误差为1.01%,风流密度对模型预测结果的准确性基本没有影响。无论是风流密度还是支护形式,该方法预测精度均优于主成分分析和BP神经网络。

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