基于PCA-Elman的浓密机泥层高度在线预测研究

李强^1,2，武涛^1,2，刘利敏^1,2，范凌霄^1,2

1. 北京矿冶研究总院2. 北矿机电科技有限责任公司

摘 要：为解决浓密机泥层厚度在线预测问题,提出了基于主成分分析（PCA）与Elman神经网络模型的浓密机泥层高度在线预测方法。该方法首先利用SPSS软件对影响浓密机泥层高度的多组原始现场参数进行PCA,提取主成分作为Elman神经网络模型的输入,最终得到浓密机泥层高度的在线预测结果。结果表明:PCA-Elman在线预测浓密机泥层高度的平均准确度达91.5%,该预测方法是可行的。

关键词：主成分分析;神经网络;泥层高度预测;浓密机;