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申请/专利权人：昆明理工大学;中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司

摘要：本发明涉及矿业工程技术领域，特别是涉及一种基于BP神经网络的矿井通风量预测方法和系统。其中，该方法包括以下步骤：获取矿井通风量历史数据和矿井通风量待预测数据；将所述矿井通风量历史数据按照矿井通风量分布规律排列，并按矿井通风量样本筛选规律进行筛选，获得矿井通风量训练数据和矿井通风量验证数据，从而获得矿井通风量训练处理数据、矿井通风量验证处理数据和矿井通风量待预测处理数据；设定BP神经网络的参数，获得矿井通风量预测模型，训练并验证所述矿井通风量预测模型；结合所述矿井通风量待预测处理数据，完成矿井通风量预测。本发明基于实测数据，不依赖矿井通风参数且可考虑复杂影响因素，能够快速准确地预测矿井通风量。

主权项：1.一种基于BP神经网络的矿井通风量预测方法，其特征在于，所述基于BP神经网络的矿井通风量预测方法，包括以下步骤：获取矿井通风量历史数据和矿井通风量待预测数据，所述矿井通风量历史数据包括目标风网中独立分支巷道风量、可变风阻以及可变风机风压，所述待预测数据包括待预测风量的风阻和风压数据；将所述矿井通风量历史数据按照矿井通风量分布规律排列，并按矿井通风量样本筛选规律进行筛选，获得矿井通风量训练数据和矿井通风量验证数据；通过所述矿井通风量训练数据、所述矿井通风量验证数据和所述矿井通风量待预测数据，获得矿井通风量训练处理数据、矿井通风量验证处理数据和矿井通风量待预测处理数据；设定BP神经网络的参数，获得矿井通风量预测模型，并利用所述矿井通风量训练处理数据和所述矿井通风量验证处理数据，训练并验证所述矿井通风量预测模型；结合所述矿井通风量待预测处理数据和训练好的矿井通风量预测模型，完成矿井通风量预测；所述矿井通风量样本筛选规律满足：W＝e-αt-τ,t≥τ，其中，W表示矿井通风量样本权重，α表示权重衰减系数，t表示矿井通风量样本历史存在时间，τ表示矿井通风量样本更新时间；验证所述矿井通风量预测模型，满足以下公式： 其中，δi表示测试集中第i个巷道风量的最大绝对误差，ST表示测试集中样本个数，δ表示测试集所有独立巷道风量的最大绝对误差，b表示独立巷道个数，εi表示第i个巷道风量的相对误差，表示第j个测试样本中第i个巷道风量，表示的绝对误差，ε表示所有独立巷道风量的最大相对误差。

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