基于GA-BP神经网络的金精矿品位的预测
来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2015年第2期
论文作者：刘青 袁玮 王宝 彭良振
文章页码：237 - 240
关键词：金矿;精矿品位;BP神经网络;遗传算法;预测模型;
摘 要：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%.
刘青，袁玮，王宝，彭良振
北京科技大学钢铁冶金新技术国家重点实验室
摘 要：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%.
关键词：金矿;精矿品位;BP神经网络;遗传算法;预测模型;
