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浮选加药量预测模型的研究
被引量：
4
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作者
杨晓鸿
郑诚
王昊鑫
《选煤技术》
CAS
2020年第1期87-90,共4页
为解决浮选加药过程中存在的人为主观因素大,浮选产品灰分易波动,浮选药剂耗损量大等问题,分别建立了基于BP神经网络和GRNN神经网络的两种加药量预测模型,并设计硬件系统,对两种模型预测的捕收剂添加量和起泡剂添加量进行了试验验证。...
为解决浮选加药过程中存在的人为主观因素大,浮选产品灰分易波动,浮选药剂耗损量大等问题,分别建立了基于BP神经网络和GRNN神经网络的两种加药量预测模型,并设计硬件系统,对两种模型预测的捕收剂添加量和起泡剂添加量进行了试验验证。结果表明,基于BP神经网络建立的浮选加药量预测模型预测效果较好,更适用于浮选生产过程中的药剂添加量预测。
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关键词
浮选
加
药
加药量预测模型
BP神经网络
GRNN神经网络
相对误差
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题名
浮选加药量预测模型的研究
被引量：
4
1
作者
杨晓鸿
郑诚
王昊鑫
机构
淮北矿业股份有限公司临涣选煤厂
中国矿业大学化工学院
出处
《选煤技术》
CAS
2020年第1期87-90,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(51304194)。
文摘
为解决浮选加药过程中存在的人为主观因素大,浮选产品灰分易波动,浮选药剂耗损量大等问题,分别建立了基于BP神经网络和GRNN神经网络的两种加药量预测模型,并设计硬件系统,对两种模型预测的捕收剂添加量和起泡剂添加量进行了试验验证。结果表明,基于BP神经网络建立的浮选加药量预测模型预测效果较好,更适用于浮选生产过程中的药剂添加量预测。
关键词
浮选
加
药
加药量预测模型
BP神经网络
GRNN神经网络
相对误差
Keywords
dosing of flotation agent
dosage prediction model
BP neural network
GRNN neural network
relative error
分类号
TD943.1 [矿业工程—选矿]
TP948.9 [自动化与计算机技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
浮选加药量预测模型的研究
杨晓鸿
郑诚
王昊鑫
《选煤技术》
CAS
2020
4
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