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基于神经网络的碎磨流程数学建模方法研究
1
作者 姜志宏 刘秋萍 《金属矿山》 北大核心 2025年第6期188-194,共7页
在选矿工艺中,碎磨流程是关键的物料准备阶段。针对传统碎磨流程数学模型建模方法中未考虑设备本征参数问题,在破碎阶段采用技术成熟的矩阵模型,同时利用神经网络的多特征融合能力,对磨矿流程中的设备结构特征和给料粒级分布进行处理,... 在选矿工艺中,碎磨流程是关键的物料准备阶段。针对传统碎磨流程数学模型建模方法中未考虑设备本征参数问题,在破碎阶段采用技术成熟的矩阵模型,同时利用神经网络的多特征融合能力,对磨矿流程中的设备结构特征和给料粒级分布进行处理,建立神经网络-矩阵混合模型(Back Propagation-Matrix Model,BP-MM)。以碎磨制样短流程为例,基于破碎实验数据构建颚式破碎机、对辊破碎机的矩阵模型,利用神经网络方法构建融合磨盘间隙参数的盘式碎磨机BP神经网络模型,搭建碎磨制样短流程的BP-MM混合模型。以平均绝对误差、均方根误差和决定系数为评价指标,将BP-MM混合模型的预测结果与JKSimmet仿真结果进行对比。结果表明,BP-MM混合模型预测误差控制在3%以内,当磨盘间隙为0.1 mm时,碎磨制样短流程磨矿产品粒度≤0.15 mm。BP-MM混合模型建模方法可处理多特征与多参数融合的输入数据,有效提高建模精度和预测性能,为碎磨流程控制优化提供新思路。 展开更多
关键词 碎磨流程 矩阵模型 神经网络 粒度分布
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小波和神经网络在采煤机故障诊断中的应用 被引量：5
2
作者 杨树莲 李文海 +2 位作者 王灿林 康振华 葛诗煜 《煤炭科学技术》 CAS 北大核心 2006年第9期23-25,共3页
进行采煤机截割部齿轮传动系统的振动测试,采用小波变换对振动信号进行去噪处理,经过小波去噪后的振动信号作为BP网络的输入,采用三层BP神经网络结构对采煤机截割部齿轮传动系统的故障进行了趋势预测,取得了满意的诊断效果。
关键词 小波变换 神经网络 采煤机 故障 趋势预测
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基于LSTM-SVR组合模型的山西动力煤价格预测 被引量：7
3
作者 樊园杰 睢祎平 +2 位作者 张磊 郝尚凯 王斌 《矿业研究与开发》 CAS 北大核心 2024年第4期252-258,共7页
煤炭是重要的基础能源,特别是动力煤在我国占有极高的战略地位,但煤炭价格的预测却十分困难。引入循环神经网络(RNN)对动力煤价格进行预测,在此基础上针对动力煤价随时间变化起伏大的特点,通过优化RNN模型,建立了长短期记忆模型(LSTM),... 煤炭是重要的基础能源,特别是动力煤在我国占有极高的战略地位,但煤炭价格的预测却十分困难。引入循环神经网络(RNN)对动力煤价格进行预测,在此基础上针对动力煤价随时间变化起伏大的特点,通过优化RNN模型,建立了长短期记忆模型(LSTM),引入支持向量回归机模型(SVR),通过串联的方式形成LSTM-SVR组合模型,以减少单一模型进行预测的风险,提高预测结果的精度。同时采用滑动平均法,以提高特征数据与动力煤价格的相关性。结果表明,经LSTM-SVR组合模型预测的2023年上半年山西动力煤价发展趋势与实际煤价有着较高的线性拟合性,预测准确率达到95.69%。该模型预测2024年山西动力煤价格将逐渐降低,从最高约1200元/t降低至700元/t。研究成果对煤炭企业调整经营战略、优化内部资本结构、维持整个行业长期稳定发展具有重要意义。 展开更多
关键词 动力煤 价格预测 循环神经网络 长短期记忆模型 LSTM-SVR组合模型
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基于信息融合技术的矿山环境综合评估方法 被引量：1
4
作者 景国勋 樊子琦 《安全与环境工程》 CAS 2016年第6期90-94,共5页
研究矿山环境因素对人心理、生理和行为的影响效应,提出一种基于信息融合技术的矿山环境综合评估方法。该方法主要通过实践调查,分别从亮度、温度、声音三个方面分析了矿山环境对人的心理、生理和行为产生的影响,并结合矿业生产的实际情... 研究矿山环境因素对人心理、生理和行为的影响效应,提出一种基于信息融合技术的矿山环境综合评估方法。该方法主要通过实践调查,分别从亮度、温度、声音三个方面分析了矿山环境对人的心理、生理和行为产生的影响,并结合矿业生产的实际情况,采用信息融合技术,将传感器测得的环境数据经过特征值提取后,作为BP(Back Propagation)神经网络的输入,对数据进行训练,利用BP网络强大的非线性映射能力,对矿山环境做出综合评估。最后,通过仿真试验显示所得结果与现场实际情况基本吻合,从而验证了该方法的有效性,为矿山环境评价提供了有效的综合评估方法。 展开更多
关键词 矿山环境 信息融合技术 BP神经网络 综合评估方法
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应用神经网络分析矿山损失贫化 被引量：1
5
作者 魏一鸣 童光煦 《湖南有色金属》 CAS 北大核心 1995年第3期10-13,共4页
本文提出了分析矿山损失贫化原因的神经网络方法，阐述了其算法原理及其相应的神经网络模型，结合实例说明了该方法的应用。
关键词 神经网络 矿山损失贫化 连接权
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煤的比热容与挥发分关系数据的BP网络处理 被引量：3
6
作者 尹舸 胡小芳 《选煤技术》 CAS 北大核心 2007年第1期23-26,共4页
鉴于单纯形法在构建煤的比热容与挥发分关系模型时存在局限性,文章引入比较适合建立非线性模型的BP网络,尝试处理了DSC法测定的干燥无灰基比热数据。结果表明BP网络适用于此类数据的处理。
关键词 煤 BP网络 比热容
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BP和RBF神经网络在起重机钢丝绳断丝数量预测中的比较研究 被引量：2
7
作者 曹玲芝 安治恒 《煤矿机械》 2016年第1期187-189,共3页
利用MATLAB工具箱函数分别建立了起重机钢丝绳断丝数目检测的BP神经网络和RBF神经网络模型,并对2种模型的结构、预测精度和训练过程进行了对比研究。结果表明,在一定的样本集和训练条件下,BP和RBF神经网络均能对钢丝绳的断丝数目进行很... 利用MATLAB工具箱函数分别建立了起重机钢丝绳断丝数目检测的BP神经网络和RBF神经网络模型,并对2种模型的结构、预测精度和训练过程进行了对比研究。结果表明,在一定的样本集和训练条件下,BP和RBF神经网络均能对钢丝绳的断丝数目进行很好预测,可以解决峰值、阀值波宽、小波能量和波形下面积对钢丝绳断丝数目的非线性映射关系,能够满足工程预测的需要。但RBF神经网络较BP神经网络在迭代次数、收敛速度和网络结构方面更具优势,因此其预测能力和泛化能力都优于BP神经网络。 展开更多
关键词 BP神经网络 RBF神经网络 预测
原文传递
基于径向基函数神经网络的建筑结构地震反应的预测研究
8
作者 张光腾 李凡冰 《山东轻工业学院学报（自然科学版）》 CAS 2012年第4期21-24,共4页
地震作用下的建筑结构是一个强非线性系统,而且土木工程结构振动控制对实时性要求很高。因此,在结构振动控制中,为了对建筑结构进行有效的控制,必须对建筑结构在地震作用下的动力响应进行预测。本文采用径向基函数神经网络对建筑结构地... 地震作用下的建筑结构是一个强非线性系统,而且土木工程结构振动控制对实时性要求很高。因此,在结构振动控制中,为了对建筑结构进行有效的控制,必须对建筑结构在地震作用下的动力响应进行预测。本文采用径向基函数神经网络对建筑结构地震反应进行预测研究,在Matlab的Simulink环境中对系统进行了仿真。仿真结果表明,径向基函数神经网络预测的精度高,训练的时间短,非常适合于建筑结构地震反应预测。 展开更多
关键词 建筑结构 径向基函数 神经网络 预测
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全地面起重机超起主臂预紧张力BP神经网络预测算法研究
9
作者 李欣 《机械管理开发》 2024年第11期46-48,共3页
利用ANSYS软件对主臂超级工况进行仿真分析,获得计算样本及测试样本。通过测试得到六隐层节点和200次训练次数的BP神经网络,可以满足对于超起拉索张力的初步预测,满足一般使用要求,并为精细分析缩减范围。
关键词 BP神经网络 全地面起重机 主臂超起工况
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