基于BP神经网络的浮选回收率预测模型

摘要：

利用BP神经网络标准函数建立了选矿机械浮选机浮选过程回收率与矿浆浓度、pH值、充气量大小、药剂用量以及泡沫层厚度五个参数之间的关系模型,并对该模型进行了仿真试验和泛化能力验证.仿真结果表明,神经网络的输出能以较高精度逼近实际样本数据.建立的预测模型可用于浮选参数的优化控制与决策之中,为浮选流程仿真软件的开发奠定了良好的基础.

关键词： 选矿机械 浮选回收率 预测模型 BP神经网络

作者: 刘利敏 杨文旺 刘之能 吴峰

作者单位: 北京矿冶研究总院,北京 100160

会议类型: 国内会议

会议名称: 第八届全国矿产资源综合利用学术会议

会议地点: 武汉

会议语种:中文

页码: 206-208

在线出版日期: 2013-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）