【摘 要】
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准确预测产品成本,对于选矿生产过程成本控制具有重大意义。由于影响产品成本的因素多而复杂,因素之间相互影响,存在耦合现象,因而准确预测产品成本是一个重要又难以解决的问
【机 构】
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东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室,东北大学自动化研究中心,沈阳东大自动化有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金重点(60534010);国家创新研究群体科学基金(60521003);长江学者和创新团队发展计划资助(IRT0421)。
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准确预测产品成本,对于选矿生产过程成本控制具有重大意义。由于影响产品成本的因素多而复杂,因素之间相互影响,存在耦合现象,因而准确预测产品成本是一个重要又难以解决的问题。提出了基于自适应神经模糊推理系统的选矿产品成本预测模型,用减法聚类,最小二乘法及梯度下降法辨识了T-S模型。采用某选矿厂综合铁精矿成本及其影响因素数据,对模型的预测进行了仿真,仿真结果表明该方法是切实可行并有效的。
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