發(fā)布時(shí)間：2018-01-13 15:14

  本文關(guān)鍵詞：基于混沌蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的浮選過(guò)程經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo)預(yù)測(cè)　出處：《上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)》2016年06期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 混合蟻群算法 主元分析-反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 軟測(cè)量指數(shù)預(yù)測(cè)

【摘要】：以選礦中的浮選生產(chǎn)過(guò)程為研究對(duì)象,提出一種基于混沌蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測(cè)浮選過(guò)程經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo)的測(cè)量模型.采用主元分析進(jìn)行輸入數(shù)據(jù)集降維,應(yīng)用混沌蟻群算法與最小二乘法相結(jié)合的混合算法調(diào)整前提參數(shù)和目標(biāo)值,以取代二次規(guī)劃求解優(yōu)化問(wèn)題,并達(dá)到求解速度快、仿真精度高的效果;同時(shí),采用混沌蟻群算法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在隨機(jī)擾動(dòng)或測(cè)量噪聲存在的情況下仍可以達(dá)到較好的訓(xùn)練目的,并提高了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)辨識(shí)的收斂速度.同時(shí),以某實(shí)際選礦浮選生產(chǎn)過(guò)程的生產(chǎn)數(shù)據(jù)作為建模和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真分析,并與初始的主元分析-反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果加以對(duì)比.結(jié)果表明,所提出的模型能夠?qū)崿F(xiàn)浮選過(guò)程經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo)的全局預(yù)測(cè),與優(yōu)化前的模型相比其預(yù)測(cè)誤差明顯較低,預(yù)測(cè)精度提高了1.8%,滿足優(yōu)化浮選藥劑添加的計(jì)算要求.
[Abstract]:Taking flotation production process in ore dressing as the research object, a measurement model based on chaotic ant colony neural network algorithm is proposed to predict the economic and technical indexes of flotation process. The principal component analysis is used to reduce the dimension of the input data set. The hybrid algorithm based on chaos ant colony algorithm and least square algorithm is used to adjust the premise parameters and target values in order to replace the quadratic programming to solve the optimization problem and achieve the result of fast solution speed and high simulation accuracy. At the same time, using chaotic ant colony algorithm to train neural network can still achieve a better training purpose in the presence of random disturbance or measurement noise, and improve the convergence speed of network parameter identification. The production data of a practical flotation process are used as modeling and prediction data for simulation and analysis. The results are compared with those of the initial PCA / BP neural network model. The results show that the proposed model can achieve the global prediction of the economic and technical indexes of flotation process. Compared with the model before optimization, the prediction error is obviously lower, and the prediction accuracy is improved by 1.8%, which meets the calculation requirements of the optimized flotation reagents.
【作者單位】： 遼寧科技大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;鞍山師范學(xué)院數(shù)學(xué)系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61473054)資助
【分類號(hào)】：TD923;TP18
【正文快照】： 浮選是依據(jù)礦漿中各種礦物的物理化學(xué)性質(zhì)差異、借助汽泡的浮力將礦漿分離成品位合格的精礦和尾礦而實(shí)現(xiàn)礦物的有效選別的.精礦和尾礦的品位是表征浮選過(guò)程產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率的重要經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo),因此,將精礦和尾礦的品位控制在工藝規(guī)定的范圍內(nèi)具有重要意義.浮選過(guò)程具有嚴(yán)格

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本文編號(hào)：1419398