基于GRA-GS BP选矿成本预测的研究

• 作者: 杨刚 王建民
• 来源期刊: 中国钨业
• 学科: 工学
• 关键词: 灰色关联分析(GRA) 黄金分割法(GS) BP神经网络 成本预测 关联度 隐含层网络节点数
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 机械·自动化
• 页码范围: 71-78
• 页数: 8页
• 分类号: TP216
• 字数: 4726字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0622.2017.03.013

摘要

针对选矿成本影响因素较多,各因素间存在耦合和非线性关系以及BP神经网络隐含层节点数难以选择的问题,提出一种基于灰色关联分析与黄金分割法改进BP神经网络的成本预测法.首先运用灰色关联分析法计算各因素与选矿成本的关联度,选取关联度最大的四个变量作为BP网络的输入;其次采用黄金分割法搜索历史数据区间中的理想数值,在高精度的要求下,对隐含层节点数频繁出现的区间进行拓展,求得非线性映射能力更强的隐含层网络节点数;最后利用仪表柜中储存的现场数据对成本预测模型进行验证,验证结果证明该方法能够实时准确地预测选矿成本的变化趋势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王建民	华北理工大学电气工程学院	15	26	3.0	3.0
2	杨刚	华北理工大学电气工程学院	4	7	2.0	2.0