基于多元线性回归-BP 神经网络的自移式破碎机生产能力预测

摘要：

本文在对自移式破碎机系统生产能力影响因素分析的基础上，选取设备运行时间、炸药单耗和电铲作业周期时间作为可量化自变量，以系统生产能力为因变量建立多元线性回归方程，得到系统生产能力的预测模型。对多元线性回归模型预测结果的残差建立BP神经网络模型，利BP神经网络非线性拟合能力对残差进行调整。以某露天煤矿自移式破碎机系统生产数据为样本进行计算，多元线性回归模型预测误差为7％，修正后的模型预测误差为1．42％，预测精度显著提高。

关键词：多元线性回归、BP神经网络、自移式破碎机、能力预测

分类号：TD451(矿山机械)

资助基金：“十一五”国家科技支撑计划项目资助编号2006BAB16B00；中央高校基本科研业务费专项资金资助编号2010QNA33，2010ZDP01A02

在线出版日期：2013-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：137-140