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基于AutoResMLP的地浸采铀溶浸液与铀浓度关系研究
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作者 刘志锋 郑文杰 +2 位作者 周义朋 阳奕汉 王晓伟 《有色金属(中英文)》 北大核心 2025年第8期1315-1323,共9页
为了提高生产决策的可靠性和精准性,本文提出一种基于自编码器增强的残差多层感知机模型(AutoResMLP),探究地浸采铀过程中溶浸液成分及量值与铀浓度的关系。实验结果表明,该模型预测精度高,平均R^(2)和RMSE分别为0.95和0.06,相比于支持... 为了提高生产决策的可靠性和精准性,本文提出一种基于自编码器增强的残差多层感知机模型(AutoResMLP),探究地浸采铀过程中溶浸液成分及量值与铀浓度的关系。实验结果表明,该模型预测精度高,平均R^(2)和RMSE分别为0.95和0.06,相比于支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)和XGBoost等回归预测模型,评估指标均有提升,AutoResMLP模型展现出优越的泛化能力与稳定性。进而利用上述模型,以溶解氧浓度和HCO_(3)^(-)浓度为代表变量,探讨其与铀浓度的相关性,结果表明,三个实验浸采单元在其他条件稳定的情况下,随着HCO_(3)^(-)浓度的增加,铀浓度先逐渐增加,后趋于稳定;HCO_(3)^(-)浓度达到最优值时,存在最佳溶解氧浓度,分别约为15.38、27.00、23.06 mg/L,此时浸出液铀浓度最高。 展开更多
关键词 地浸采铀 autoresmlp 铀浓度预测
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