【摘 要】
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建立全尾砂沉降速度GA-SVM优化预测模型,利用遗传学算法对全尾砂沉降速度进行优化预测。建立支持向量机(SVM)回归预测模型,采用训练集对模型进行训练,以验证集预测值的均方误
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建立全尾砂沉降速度GA-SVM优化预测模型,利用遗传学算法对全尾砂沉降速度进行优化预测。建立支持向量机(SVM)回归预测模型,采用训练集对模型进行训练,以验证集预测值的均方误差作为适应度函数,通过遗传算法(GA)对SVM模型参数进行优化选择,应用优化得到的SVM模型对预测集进行预测。以司家营铁矿为例,在絮凝剂单耗8.6 g/t、尾砂浓度18%条件下,沉降速度即可达到1.31 m/h,满足生产需要,比原生产所需絮凝剂单耗减少14%。应用表明:该预测模型具有较高的实用性,为全尾砂沉降速度优化预测提供一种全新思
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