旋流-静态微泡浮选柱分选指标的BP神经网络预测
来源期刊：煤炭学报2012年第4期
论文作者：廖寅飞 刘炯天
文章页码：674 - 677
关键词：旋流-静态微泡浮选柱;分选指标;BP神经网络;操作参数;
摘 要：采用BP神经网络模型,对不同操作条件下的分选指标进行了预测。选取捕收剂用量、起泡剂用量、循环压力和进气量作为输入因子,精煤灰分和可燃体回收率作为输出因子,建立了分选指标与操作参数的BP神经网络预测模型。结果表明:BP神经网络模型能准确预测分选指标,预测值与试验值之间误差小,精煤灰分和可燃体回收率的预测值与试验值的相对误差一般小于5%。
廖寅飞，刘炯天
中国矿业大学化工学院
摘 要：采用BP神经网络模型,对不同操作条件下的分选指标进行了预测。选取捕收剂用量、起泡剂用量、循环压力和进气量作为输入因子,精煤灰分和可燃体回收率作为输出因子,建立了分选指标与操作参数的BP神经网络预测模型。结果表明:BP神经网络模型能准确预测分选指标,预测值与试验值之间误差小,精煤灰分和可燃体回收率的预测值与试验值的相对误差一般小于5%。
关键词：旋流-静态微泡浮选柱;分选指标;BP神经网络;操作参数;
