【摘 要】
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矿石体重的准确获取,对降低矿床储量计算误差十分重要。文章以长山锌金多金属矿为例,建立矿石体重与Cu、Pb、Zn、S等元素之间的数学模型。首先探讨矿石体重和元素之间的数学关系,并证明当矿石中有多种硫化物建立回归模型时,不需要对全硫进行扣减;在此基础上,分别建立2种多元线性回归模型和1种神经网络模型,并对3种模型拟合精度进行对比。结果表明,以矿石体重倒数为因变量要优于以矿石体重为因变量建立的回归模型,而神经网络模型明显优于回归模型。
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矿石体重的准确获取,对降低矿床储量计算误差十分重要。文章以长山锌金多金属矿为例,建立矿石体重与Cu、Pb、Zn、S等元素之间的数学模型。首先探讨矿石体重和元素之间的数学关系,并证明当矿石中有多种硫化物建立回归模型时,不需要对全硫进行扣减;在此基础上,分别建立2种多元线性回归模型和1种神经网络模型,并对3种模型拟合精度进行对比。结果表明,以矿石体重倒数为因变量要优于以矿石体重为因变量建立的回归模型,而神经网络模型明显优于回归模型。
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