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《2009中国控制与决策会议论文集(2)》 2009年
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基于PCA-GA-BP的选矿工序生产指标预报模型研究

刘业峰  余刚  郑秉霖  柴天佑  
【摘要】:本文提出了一种基于PCA-GA-BP的神经网络模型,以判断综合生产指标经计划层层分解,下达各工序、作业班后的实时完成情况,进而对生产计划进行合理的修正。主成分分析(PCA)用来提取过程特征参数,剔除相关冗余信息;BP神经网络用来逼近非线性过程;改进了遗传算法(GA)的适应度函数,并对BP网络的权值和阀值进行确定。基于实际数据对选矿弱磁工序生产指标:弱磁精矿品位和弱磁尾矿品位进行预报,仿真结果表明所给出的模型对弱磁工序生产指标的预报是可靠的、准确的。

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