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神经网络建模的金浸出过程及其数值仿真研究
1
作者
曹红
李庆华
《湿法冶金》
北大核心
2025年第3期424-431,共8页
为了精确模拟金浸出率的变化过程,研究设计了一个多级浸出模型,并基于前馈神经网络(Forward Neural Network,FNN)和径向基函数(Radial Basis Function,RBF)构建了反应速率预测模型。通过数值仿真与对比试验对模型的有效性进行了验证。...
为了精确模拟金浸出率的变化过程,研究设计了一个多级浸出模型,并基于前馈神经网络(Forward Neural Network,FNN)和径向基函数(Radial Basis Function,RBF)构建了反应速率预测模型。通过数值仿真与对比试验对模型的有效性进行了验证。结果表明:该模型对金浸出率的预测值与实际值误差保持在2.1%~2.6%之间,适应性较强,精确度较高。
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关键词
金
浸
出
建模
FNN
RBF
多级浸出动态模型
数值仿真
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职称材料
题名
神经网络建模的金浸出过程及其数值仿真研究
1
作者
曹红
李庆华
机构
浙江商业职业技术学院财会金融学院
岭南师范学院计算机与智能教育学院
出处
《湿法冶金》
北大核心
2025年第3期424-431,共8页
基金
浙江省教育厅支撑计划项目(Y202249939)。
文摘
为了精确模拟金浸出率的变化过程,研究设计了一个多级浸出模型,并基于前馈神经网络(Forward Neural Network,FNN)和径向基函数(Radial Basis Function,RBF)构建了反应速率预测模型。通过数值仿真与对比试验对模型的有效性进行了验证。结果表明:该模型对金浸出率的预测值与实际值误差保持在2.1%~2.6%之间,适应性较强,精确度较高。
关键词
金
浸
出
建模
FNN
RBF
多级浸出动态模型
数值仿真
Keywords
gold
leaching
modeling
FNN
RBF
multi-stage leaching dynamic model
numerical simulation
分类号
TF803.21 [冶金工程—有色金属冶金]
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题名
作者
出处
发文年
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1
神经网络建模的金浸出过程及其数值仿真研究
曹红
李庆华
《湿法冶金》
北大核心
2025
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