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旋流-静态微泡浮选柱分选指标的BP神经网络预测
  • 433
  • 331
  • 作者

    廖寅飞刘炯天

  • 单位

    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

  • 基金项目(Foundation)
    国家“十一五”科技支撑计划资助项目(2008BAB31B03)；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JX111744)；
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