改进的RBF神经网络在磨矿指标预测中的应用

• 作者: 刘巍 宣伟宏 魏俊秀 黄肖玲
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 磨矿生产率 模糊聚类 RBF神经网络 遗传算法 预测模型
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 智能控制技术及应用
• 页码范围: 560-563
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 字数: 3379字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7848.2008.05.022

摘要

针对选矿生产过程中磨矿生产率和磨矿浓度、介质填充率和料球比3个指标之间的关系,分析了磨矿生产率对磨矿过程产品质量和工作效率的影响,提出了磨矿过程预测模型,采用了模糊聚类与改进的遗传算法相结合训练RBF神经网络的新方法.仿真结果表明,该模型可以快速准确地预报生产状况,对于企业进行实时生产控制具有较高的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘巍	辽宁大学信息科学与技术学院	65	82	4.0	7.0
2	黄肖玲	辽宁大学轻型产业学院	10	46	4.0	6.0
3	魏俊秀	辽宁大学轻型产业学院	4	4	1.0	2.0
4	宣伟宏	辽宁大学信息科学与技术学院	4	8	2.0	2.0