【摘 要】
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为了研究溶浸开采过程中浸出率的预测问题,以含锑硫化矿的浸出过程为例,采用经粒子群算法优化的BP神经网络模型预测浸出率。首先分析得出影响矿物浸出率的主要因素,并将已有
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目“基于人工智能的矿山技术经济指标动态优化”(编号:51404305),国家自然科学基金项目“基于属性驱动的矿体动态建模及更新方法研究”(编号:51504286),中国博士后科学基金面上项目“辰州矿业采掘计划可视化编制与优化研究”(编号:2015M 572269),湖南省科技计划项目“辰州矿业采掘计划可视化编制与优化研究”(编号:2015RS4060)联合资助
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为了研究溶浸开采过程中浸出率的预测问题,以含锑硫化矿的浸出过程为例,采用经粒子群算法优化的BP神经网络模型预测浸出率。首先分析得出影响矿物浸出率的主要因素,并将已有样本数据进行变量训练,建立BP神经网络预测模型;其次利用粒子群算法优化该模型;最后分别利用BP神经网络模型和PSO-BP神经网络模型预测浸出率,并对比2种模型预测值与实际值的误差精度。研究结果表明:影响含锑硫化矿浸出率的主要因素有温度、时间、液固比、搅拌速度和HCl浓度,且这些因素相互影响,其与浸出率呈现高度非线性关系,采用粒子群算法优化的BP
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