基于GRA-GS BP选矿成本预测的研究

发布时间：2018-05-19 23:07

  本文选题：灰色关联分析(GRA) + 黄金分割法(GS)　； 参考：《中国钨业》2017年03期

【摘要】：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。
[Abstract]:In view of the influence factors of mineral processing cost, the coupling and nonlinear relationship among the factors and the difficulty of selecting hidden nodes in BP neural network, An improved BP neural network cost forecasting method based on grey correlation analysis and golden section method is proposed. Firstly, the grey correlation analysis method is used to calculate the correlation degree between each factor and the mineral processing cost, and the four variables with the largest correlation degree are selected as the input of BP neural network. Secondly, the golden section method is used to search the ideal value in the historical data interval. At the request of high precision, the number of hidden layer network nodes with higher nonlinear mapping ability is obtained by extending the interval where hidden layer nodes frequently appear. Finally, the cost prediction model is verified by the field data stored in the instrument cabinet. The results show that the method can predict the trend of mineral processing cost in real time and accurately.
【作者单位】： 华北理工大学电气工程学院;
【分类号】：F406.7;F426.1;TP183

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本文编号：1912087