有色金属矿采选企业是大型用能单位。经过多年建设，部分金矿已经建立了自动化系统，实现了数据汇流和统一化管理，但普遍缺乏对数据的深度挖掘和分析，造成了“数据浪费”。因此，以BP神经网络为基础，开展矿山总体电能的预测分析，采用麻雀搜索算法优化BP神经网络训练过程的权值和阈值，提高模型的预测效果。最后通过评价指标的对比分析，验证了改进方法的有效性。
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