本文選題：灰色關(guān)聯(lián)分析(GRA) + 黃金分割法(GS)　； 參考：《中國鎢業(yè)》2017年03期

【摘要】：針對選礦成本影響因素較多,各因素間存在耦合和非線性關(guān)系以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點數(shù)難以選擇的問題,提出一種基于灰色關(guān)聯(lián)分析與黃金分割法改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的成本預(yù)測法。首先運用灰色關(guān)聯(lián)分析法計算各因素與選礦成本的關(guān)聯(lián)度,選取關(guān)聯(lián)度最大的四個變量作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入;其次采用黃金分割法搜索歷史數(shù)據(jù)區(qū)間中的理想數(shù)值,在高精度的要求下,對隱含層節(jié)點數(shù)頻繁出現(xiàn)的區(qū)間進行拓展,求得非線性映射能力更強的隱含層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù);最后利用儀表柜中儲存的現(xiàn)場數(shù)據(jù)對成本預(yù)測模型進行驗證,驗證結(jié)果證明該方法能夠?qū)崟r準確地預(yù)測選礦成本的變化趨勢。
[Abstract]:In view of the influence factors of mineral processing cost, the coupling and nonlinear relationship among the factors and the difficulty of selecting hidden nodes in BP neural network, An improved BP neural network cost forecasting method based on grey correlation analysis and golden section method is proposed. Firstly, the grey correlation analysis method is used to calculate the correlation degree between each factor and the mineral processing cost, and the four variables with the largest correlation degree are selected as the input of BP neural network. Secondly, the golden section method is used to search the ideal value in the historical data interval. At the request of high precision, the number of hidden layer network nodes with higher nonlinear mapping ability is obtained by extending the interval where hidden layer nodes frequently appear. Finally, the cost prediction model is verified by the field data stored in the instrument cabinet. The results show that the method can predict the trend of mineral processing cost in real time and accurately.
【作者單位】： 華北理工大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【分類號】：F406.7;F426.1;TP183

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本文編號：1912087