软测量技术是解决精矿品位在线监测的一种有效技术手段。针对浮选生产过程大滞后、非线性、强耦合、难于建立机理模型的特点，采用XGBoost算法建立精矿品位软测量模型。利用蒙特卡洛异常数据诊断方法剔除建模样本中的异常数据，采用主成分分析方法对建模数据进行降维处理，化简模型结构，通过HQPSO算法对XGBoost模型的超参数进行优化，提高模型性能。仿真结果表明，精矿品位的预测误差在±2.5%之间，且预测结果能够正确反映精矿品位的变化趋势。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
