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《PCC2009—第20届中国过程控制会议论文集》 2009年
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基于多输入层小波神经网络的选矿厂能源消耗预测模型

孙颖  张袅娜  王玉华  卢秀和  杨洪侠  
【摘要】:针对大孤山选矿厂的磁选工艺过程的多指标、强耦合、时变、非线性和大滞后等特点,使得基于数学模型的常规优化方法难以应用,本文忽略磁选过程具体的物理化学作用,采用用于大工业过程建模的多输入层小波神经网络建立单个磁选车间能源消耗预测模型,即输入变量不是由同一层输入,而是根据变量起作用的前后次序分别在网络的不同层输入,从而使网络的规模减小;然后利用遗传算法的全局寻优能力对神经网络的权值进行优化,从而建立关于磁选工艺能源消耗数据优化的神经网络预测模型。仿真和实验结果证实了所提方法的有效性。

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