【摘 要】
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针对浆体管道输送临界流速预测难度大、精确度低等技术难题,提出了基于极限学习机（ELM）的临界流速预测模型,用训练集对模型进行训练,以验证集预测值的均方误差作为适应度函数,
【基金项目】
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国家“十一五”科技支撑计划项目（2008BA32B03）
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针对浆体管道输送临界流速预测难度大、精确度低等技术难题,提出了基于极限学习机（ELM）的临界流速预测模型,用训练集对模型进行训练,以验证集预测值的均方误差作为适应度函数,利用遗传算法（GA）对ELM模型参数进行优化,应用优化得到的ELM模型对预测集进行预测。以某矿山为例,模型参数优化结果如下：隐含层节点数L为400,输入权值ai、偏置向量bi最优组合下预测结果适应度为0.0201。采用优化的ELM模型对预测集进行预测,预测结果的最大相对误差x=3.96%,平均相对误差y=1.58%,对比BP神经网络（x=
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