生物氧化冶金预处理过程氧化率的软测量模型

摘要：

针对生物氧化预处理过程中的矿物氧化率不能直接测量的问题,提出一种基于遗传算法和BP神经网络相结合的软测量方法.该方法在对生物氧化预处理过程影响因素分析的基础上,选取温度、pH值、进风量和氧化还原电位(ORP)作为辅助变量,氧化率作为主导变量,利用遗传算法对BP神经网络进行优化,然后采用BP神经网络算法实现对氧化率的预测.为了突出表现GA-BP模型的准确性,与PSO-BP的软测量模型进行了对比.结果表明,基于GA-BP的软测量方法更利于实现氧化率的精确预测,有助于对氧化率的优化控制提供指导.

关键词：生物氧化预处理、氧化率、软测量、GA-BP神经网络

所属期刊栏目：11

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目2019D01C079

在线出版日期：2021-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：73-78