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基于GA-BP神经网络的金精矿品位的预测

来源期刊:东北大学学报(自然科学版)2015年第2期

论文作者:刘青 袁玮 王宝 彭良振

文章页码:237 - 240

关键词:金矿;精矿品位;BP神经网络;遗传算法;预测模型;

摘    要:在对金矿生产过程进行大量实际调研工作的基础上,分别采用BP神经网络和遗传算法优化BP神经网络的方法,建立了金精矿品位的预测模型,以现场采集的978组数据作为样本,运用噪声平滑技术进行数据预处理,筛选了770组数据,运用其中的650组数据建模,并运用其余的120组数据对模型进行了验证.通过对两个模型的预测误差分析,得出用遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)预测精度更高,当预测相对误差在±2%范围内时,模型的预测精度达到97.5%.

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基于GA-BP神经网络的金精矿品位的预测

刘青,袁玮,王宝,彭良振

北京科技大学钢铁冶金新技术国家重点实验室

摘 要:在对金矿生产过程进行大量实际调研工作的基础上,分别采用BP神经网络和遗传算法优化BP神经网络的方法,建立了金精矿品位的预测模型,以现场采集的978组数据作为样本,运用噪声平滑技术进行数据预处理,筛选了770组数据,运用其中的650组数据建模,并运用其余的120组数据对模型进行了验证.通过对两个模型的预测误差分析,得出用遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)预测精度更高,当预测相对误差在±2%范围内时,模型的预测精度达到97.5%.

关键词:金矿;精矿品位;BP神经网络;遗传算法;预测模型;

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