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摘要
本发明公开了一种基于改进SVM的淘洗机精矿品位在线预测方法及系统,该方法包括以下步骤：S1、采集淘洗机的运行参数并进行数据预处理；S2、改进粒子群优化算法；S3、建立支持向量机的淘洗机精矿品位预测模型；S4、利用改进的粒子群优化算法优化支持向量机的参数,建立改进支持向量机的淘洗机精矿品位预测模型；S5、利用预处理后的数据训练改进支持向量机的淘洗机精矿品位预测模型,训练完成之后进行淘洗机精矿品位预测。本发明将机器学习的技术应用于预测淘洗机精矿品位上,通过以多方面改进粒子群算法的方法,并支持向量机的方法,对选矿厂的淘洗机数据进行选矿质量在线预测,提高和保证淘洗机选矿工作状态的准确性和稳定性。
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