【摘 要】
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针对小样本数据条件下预测硫化铜精矿品位的问题,提出了基于灰色理论的铜精矿品位预测模型。该模型通过试验所得的小样本数据,动态改变建模数据的初始值和背景值,结合灰色理
【机 构】
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德州学院信息管理学院,中国矿业大学国家煤加工与洁净化工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1531119),德州学院科技计划项目(320057).
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针对小样本数据条件下预测硫化铜精矿品位的问题,提出了基于灰色理论的铜精矿品位预测模型。该模型通过试验所得的小样本数据,动态改变建模数据的初始值和背景值,结合灰色理论建立了硫化铜精矿品位的GM(1,1)预测模型,统计预测模型的平均相对误差。结果表明:基于灰色理论的预测模型精度较高,最小的平均相对误差为1. 88%,模型的预测效果较好,可作为预测铜精矿品位的一种新方式。
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