本文選題：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + 浮選加藥��； 參考：《煤炭工程》2017年02期

【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有煤泥浮選加藥量預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確的問(wèn)題,提出了基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為煤泥浮選加藥量的預(yù)測(cè)模型。首先通過(guò)MIV值評(píng)價(jià)法篩選出對(duì)浮選加藥量影響較大的因素,進(jìn)而建立了基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加藥預(yù)測(cè)模型。用MIV值評(píng)價(jià)法完成了對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的簡(jiǎn)化;用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)加藥量的精度。
[Abstract]:In order to solve the problem of inaccurate prediction of slurry floatation dosage, a prediction model based on GA-BP neural network is proposed. Firstly, the factors influencing the amount of floatation were selected by MIV evaluation method, and then the prediction model based on GA-BP neural network was established. The method of MIV value evaluation is used to simplify the network structure, and the genetic algorithm is used to optimize the neural network model to improve the precision of predicting the dosage.
【作者單位】： 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP183;TD94;TD923

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本文編號(hào)：2051910