基于认知建模预测技术的精矿品位预测

发布时间：2018-09-11 16:24

【摘要】：对鞍钢集团矿业公司的实际生产情况进行分析论证,提出采用基于认知建模的预测方法,对矿山生产工艺指标、能耗指标进行预测分析,在合理预测的前提下进行决策、控制。以基于核的极限学习机Kernel_ELM为例,阐述了认知建模算法的原理和实现步骤,并进行试验分析,确定算法的有效性。采用Kernel_ELM对精矿品位进行预测,取得了具有生产指导意义的预测结果。
[Abstract]:This paper analyzes and demonstrates the actual production situation of Angang Group Mining Company, and puts forward a prediction method based on cognitive modeling to predict and analyze the production process index and energy consumption index of the mine, and to make decision and control on the premise of reasonable prediction. Taking the kernel-based extreme learning machine (Kernel_ELM) as an example, the principle and implementation steps of the cognitive modeling algorithm are expounded, and the experimental analysis is carried out to determine the effectiveness of the algorithm. The grade of concentrate is predicted by Kernel_ELM, and the prediction result of production guidance is obtained.
【作者单位】： 鞍钢集团矿业公司;北京科技大学自动化学院;
【分类号】：F426.1;TP18

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本文编号：2237208