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摘要
铁精矿品位的准确预测对铁矿选矿厂的生产和管理具有重要意义。为解决选矿厂生产过程中具有随机波动性的铁精矿品位预测问题，提出一种基于线性变换法的无偏灰色GM(1,1)铁精矿品位预测模型。通过采用一种线性变换方法降低铁精矿品位数据序列的波动干扰，将随机波动数据序列转换为单调增长的数据序列，然后将变换后铁精矿品位数据序列代入无偏灰色GM(1,1)模型以实现铁精矿品位预测模型的建模，最后将该预测模型用于两组铁精矿品位数据序列进行了验证。结果表明，基于线性变换的无偏灰色GM(1,1)铁精矿品位预测模型在预测精度和预测性能上优于两个改进的GM(1,1)预测模型，其预测精度均为一级，预测的最小相对误差为0.2%,平均绝对误差均小于1%,模型具有较好的应用性和有效性，为短期预测铁精矿品位提供了一种新途径。
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