基于认知建模预测技术的精矿品位预测

• 作者: 孙为平 宁君 王欢 祁金才 陈鹏
• 来源期刊: 自动化应用
• 学科: 工学
• 关键词: 认知建模 智慧矿山 ELM 精矿品位
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 系统解决方案
• 页码范围: 24-26,49
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3958字
• 语种: 中文

摘要

对鞍钢集团矿业公司的实际生产情况进行分析论证,提出采用基于认知建模的预测方法,对矿山生产工艺指标、能耗指标进行预测分析,在合理预测的前提下进行决策、控制.以基于核的极限学习机Kernel ELM为例,阐述了认知建模算法的原理和实现步骤,并进行试验分析,确定算法的有效性.采用Kernel ELM对精矿品位进行预测,取得了具有生产指导意义的预测结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王欢		7	2	1.0	1.0
2	孙为平		3	1	1.0	1.0
3	陈鹏	北京科技大学自动化学院	10	174	4.0	10.0
4	祁金才		2	0	0.0	0.0
5	宁君		1	0	0.0	0.0