【摘 要】
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在浮选过程中矿浆浓度作为影响浮选效果的重要因素,其对浮选指标的影响显示出非线性规律。为了准确预测矿浆浓度,有效提高搅拌效果,提出一种将小波理论与神经网络结合的预测
【基金项目】
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辽宁省教育厅科学研究一般基金项目(编号:L2015371);沈阳工程学院一般基金项目(编号:LGYB-1603)
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在浮选过程中矿浆浓度作为影响浮选效果的重要因素,其对浮选指标的影响显示出非线性规律。为了准确预测矿浆浓度,有效提高搅拌效果,提出一种将小波理论与神经网络结合的预测方法。以Matlab软件为平台,构建回收率、精矿质量、药剂用量这3个主要浮选指标与矿浆浓度之间的小波神经网络模型,采用梯度修正法修正网络的权值和小波基函数参数,从而提高了预测输出的准确性。研究结果表明,预测值与实际值较为接近,可满足矿浆搅拌系统中矿浆浓度的预测要求。
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