基于GA-BP神经网络的金精矿品位的预测

作者：**; 袁玮; 王宝; 彭良振

来源：东北大学学报(自然科学版), 2015, 36(02): 237-240.

• 金矿
• 精矿品位
• BP神经网络
• 遗传算法
• 预测模型

在对金矿生产过程进行大量实际调研工作的基础上,分别采用BP神经网络和遗传算法优化BP神经网络的方法,建立了金精矿品位的预测模型,以现场采集的978组数据作为样本,运用噪声平滑技术进行数据预处理,筛选了770组数据,运用其中的650组数据建模,并运用其余的120组数据对模型进行了验证.通过对两个模型的预测误差分析,得出用遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)预测精度更高,当预测相对误差在±2%范围内时,模型的预测精度达到97.5%.

• 单位
  北京科技大学; 钢铁冶金新技术国家重点实验室