神经网络在浮选生产指标预测模型中的应用研究

• 作者: 沈慧芳 涂燕琼 艾光华
• 来源期刊: 科技广场
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 预测模型 选矿指标 BP算法 TD法
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 36-38
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2998字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-4792.2009.11.010

摘要

本文基于Jordan神经网络构造了多因素输入和精矿品位动态时间序列反馈的浮选生产指标预测模型,运用BP算法和TD法相结合的网络学习算法,应用结果表明,该模型预测命中率和预测精度较高、误差小,且具有较强的抗干扰能力和稳定性,具有一定的实用价值,应用是成功的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	艾光华	江西理工大学资源与环境工程学院	90	621	15.0	20.0
2	沈慧芳	江西理工大学信息工程学院	7	46	5.0	6.0
3	涂燕琼	江西理工大学信息工程学院	10	72	5.0	8.0