【摘 要】
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针对生物氧化提金工艺强耦合、非线性、不确定性的特点,提出一种基于改进的教与学算法优化小波神经网络（WNN）的氧化还原电位（ORP）预测模型。采用三层小波神经网络,采用一种改进的
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针对生物氧化提金工艺强耦合、非线性、不确定性的特点,提出一种基于改进的教与学算法优化小波神经网络（WNN）的氧化还原电位（ORP）预测模型。采用三层小波神经网络,采用一种改进的教与学优化算法（MTLBO）对其进行改进。在标准教与学优化算法的基础上,引入线性递减权值策略和混沌机制,加快小波神经网络参数训练速度,提高其训练精度。仿真结果表明,相较WNN方法、基本TLBO-WNN方法和GA-WNN方法,该方法预测精度更高、速度更快、效果更好。
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