基于LM-BP神经网络的浮选药剂流量预测模型研究

• 作者: 唐学飞 张臣一 杨光 高鹏
• 来源期刊: 金属矿山
• 学科: 工学
• 关键词: LM-BP神经网络 浮选药剂流量预测模型 药剂制度
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 机电与自动化
• 页码范围: 200-203
• 页数: 4页
• 分类号: TD928.9
• 字数: 2985字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19614/j.cnki.jsks.201902038

摘要

结合东鞍山选矿厂浮选流程的实际工况,采集现场浮选流程的关键过程变量、工艺指标,提出了基于LM-BP神经网络的浮选药剂流量预测模型.数据交叉验证的结果表明,该方法能够在保证精矿品位、回收率等指标满足生产要求的前提下,合理预测浮选药剂制度,使浮选矿浆达到最佳矿化状态,进而优化浮选各项指标,对于降低选厂浮选流程的生产成本有一定的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高鹏	东北大学资源与土木工程学院	97	829	17.0	25.0
3	唐学飞		4	2	1.0	1.0
6	杨光		6	17	2.0	4.0
7	张臣一	东北大学资源与土木工程学院	1	0	0.0	0.0