基于LM-BP神经网络的浮选药剂流量预测模型研究

论文摘要

结合东鞍山选矿厂浮选流程的实际工况,采集现场浮选流程的关键过程变量、工艺指标,提出了基于LM-BP神经网络的浮选药剂流量预测模型。数据交叉验证的结果表明,该方法能够在保证精矿品位、回收率等指标满足生产要求的前提下,合理预测浮选药剂制度,使浮选矿浆达到最佳矿化状态,进而优化浮选各项指标,对于降低选厂浮选流程的生产成本有一定的参考价值。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 唐学飞,杨光,高鹏,张臣一

关键词: 神经网络,浮选药剂流量预测模型,药剂制度

来源: 金属矿山 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 矿业工程

单位: 鞍山钢铁集团公司东鞍山烧结厂,东北大学资源与土木工程学院,难采选铁矿资源高效开发利用技术国家地方联合工程研究中心

基金: “十二五”国家科技支撑计划项目(编号:2015BAB15B02)

分类号: TD923

DOI: 10.19614/j.cnki.jsks.201902038

页码: 200-203

总页数: 4

文件大小: 1316K

下载量: 96

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