贵州某磷尾矿充填体有害成分溶出浓度预测研究

• 作者: 杨丽 邱跃琴 陈琴 黄远来
• 来源期刊: 化工矿物与加工
• 学科: 工学
• 关键词: 磷尾矿 有害成分 补偿模糊神经网络 溶出 预测
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 20-23
• 页数: 4页
• 分类号: TD926.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.16283/j.cnki.hgkwyjg.2016.09.007

摘要

本文借助补偿模糊神经网络,以贵州某磷尾矿充填体溶出试验数据作为学习样本,建立溶出条件与溶出质量浓度间的数学模型,通过误差一步数曲线及网络验证可知:针对溶出试验中F-和P溶出质量浓度建立的2个4输入单输出网络模型收敛性均好,最大预测误差分别为-4.86％和5.71％,平均预测误差分别为-0.945％和0.985％,能起到较好的预测作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱跃琴		16	37	5.0	6.0
2	陈琴		9	211	2.0	9.0
3	杨丽		12	4	1.0	2.0
4	黄远来		2	0	0.0	0.0