中国钨业

2017, v.32;No.259(03) 71-78

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Past Issue) | 高级检索(Advanced Search)

基于GRA-GS BP选矿成本预测的研究
Mineral Processing Cost Prediction based on GRA-GS BP

杨刚;王建民;

摘要(Abstract):

针对选矿成本影响因素较多,各因素间存在耦合和非线性关系以及BP神经网络隐含层节点数难以选择的问题,提出一种基于灰色关联分析与黄金分割法改进BP神经网络的成本预测法。首先运用灰色关联分析法计算各因素与选矿成本的关联度,选取关联度最大的四个变量作为BP网络的输入;其次采用黄金分割法搜索历史数据区间中的理想数值,在高精度的要求下,对隐含层节点数频繁出现的区间进行拓展,求得非线性映射能力更强的隐含层网络节点数;最后利用仪表柜中储存的现场数据对成本预测模型进行验证,验证结果证明该方法能够实时准确地预测选矿成本的变化趋势。

关键词(KeyWords): 灰色关联分析(GRA);黄金分割法(GS);BP神经网络;成本预测;关联度;隐含层网络节点数

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 杨刚;王建民;

Email:

DOI:

参考文献(References):

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享