深锥浓密机底流浓度预测与外部结构参数优化

• 作者: 张国庆 李帅 王新民 赵建文
• 来源期刊: 重庆大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 深锥浓密机 底流浓度 外部结构参数 支持向量机 遗传算法
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 页码范围: 1-7
• 页数: 7页
• 分类号: X753
• 字数: 4282字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11835/j.issn.1000-582X.2015.06.001

摘要

针对困扰支持向量机（SVM）模型参数选择问题，结合遗传算法（GA），建立了深锥浓密机底流放砂浓度的 GA-SVM 预测模型，研究了不同结构参数状态下底流浓度的变化规律，进行了深锥浓密机的外部结构参数优化选择。以司家营铁矿为例，在最优底流放砂浓度为72％的条件下，经外部结构参数优化后的深锥浓密机锥高10 m、锥角为30°，系统稳定可靠、底流连续均匀，动力荷载较同类矿山降低约15％，压耙停机故障降低80％。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王新民	中南大学资源与安全工程学院	181	2580	25.0	40.0
2	李帅	中南大学资源与安全工程学院	20	52	4.0	6.0
3	张国庆	中南大学资源与安全工程学院	12	64	5.0	7.0
4	赵建文	中南大学资源与安全工程学院	13	174	8.0	13.0