基于GRNN模型的硫化矿石堆氧化自热温度预测

发布时间：2017-10-02 05:34

  本文关键词：基于GRNN模型的硫化矿石堆氧化自热温度预测

  更多相关文章： 硫化矿石 氧化自热温度 温升速率 小样本预测模型 GRNN神经网络

【摘要】：为得到硫化矿石堆氧化自热温度的变化规律,自主设计硫化矿石堆氧化自热模拟试验装置,以含硫量、矿石块度、升温梯度作为试验影响因素,将硫化矿石堆氧化自热温升速率作为试验判定指标,采用L9(34)正交表构造三因素三水平回归正交试验。运用MATLAB建立硫化矿石堆氧化自热温度的GRNN神经网络模型,通过K-折交叉验证优选得到GRNN神经网络的最佳光滑因子σe,并与RBF神经网络模型、灰色神经网络模型预测效果进行对比。结果表明:GRNN神经网络在小样本预测模型中网络逼近能力、收敛速度、算法稳定性等方面具有优势,对硫化矿石堆氧化自热温度的预测精度高,预测误差为3.51%。
【作者单位】： 江西理工大学资源与环境工程学院;江西国泰五洲爆破工程有限公司;
【关键词】： 硫化矿石 氧化自热温度 温升速率 小样本预测模型 GRNN神经网络
【基金】：国家自然科学基金项目(编号:E51364010)
【分类号】：TD752.2
【正文快照】： 硫化矿石在爆破作用下,会吸收爆炸反应热使自身温度升高,矿石碰撞产生的动能以热能的形式积蓄,也会使矿石温度升高[1]。崩落的硫化矿石堆积在空间相对封闭的井下采场中,散热受到抑制,加剧了矿石氧化[2]。受众多因素制约[3],学术界对矿石堆氧化自热机理的研究尚未有统一的论断,

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本文编号：957888