旋流-静态微泡浮选柱分选指标的BP神经网络预测
采用BP神经网络模型,对不同操作条件下的分选指标进行了预测。选取捕收剂用量、起泡剂用量、循环压力和进气量作为输入因子,精煤灰分和可燃体回收率作为输出因子,建立了分选指标与操作参数的BP神经网络预测模型。结果表明:BP神经网络模型能准确预测分选指标,预测值与试验值之间误差小,精煤灰分和可燃体回收率的预测值与试验值的相对误差一般小于5%。
旋流-静态微泡浮选柱、分选指标、BP神经网络、操作参数
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TD923.7(选矿)
国家“十一五”科技支撑计划资助项目2008BAB31B03;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目JX111744
2012-07-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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