基于BP神经网络的旋流-静态微泡浮选柱气含率预测

CORC > 中国矿业大学（徐州）

	基于BP神经网络的旋流-静态微泡浮选柱气含率预测
	廖寅飞 ; 刘炯天 ; 王永田 ; 曹亦俊
刊名	http://epub.cnki.net/grid2008/brief/detailj.aspx?filename=ZGKD201103020&dbname=CJFQ2011
	2014-10-27 ; 2014-10-27
关键词	BP神经网络旋流-静态微泡浮选柱气含率预测主控因素
中文摘要	分析了影响旋流-静态微泡浮选柱气含率的因素,选取循环压力、进气量和起泡剂浓度3个主控因素作为BP神经网络模型的基本特征量,建立了浮选柱气含率与主控因素之间的相关关系和BP神经网络预测模型,并对气含率进行了预测分析.结果表明:BP神经网络能合理地表达浮选柱气含率与其主控因素之间的非线性映射关系,预测结果与实测值之间的相对误差一般小于5%,达到了较高的预测精度.
语种	中文
其他责任者	中国矿业大学化工学院 ; 东北大学资源与土木工程学院
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.calis.edu.cn/hdl/232060/1542]
专题	中国矿业大学（徐州）
推荐引用方式 GB/T 7714	廖寅飞,刘炯天,王永田,等. 基于BP神经网络的旋流-静态微泡浮选柱气含率预测[J]. http://epub.cnki.net/grid2008/brief/detailj.aspx?filename=ZGKD201103020&dbname=CJFQ2011,2014, 2014.
APA	廖寅飞,刘炯天,王永田,&曹亦俊.(2014).基于BP神经网络的旋流-静态微泡浮选柱气含率预测.http://epub.cnki.net/grid2008/brief/detailj.aspx?filename=ZGKD201103020&dbname=CJFQ2011.
MLA	廖寅飞,et al."基于BP神经网络的旋流-静态微泡浮选柱气含率预测".http://epub.cnki.net/grid2008/brief/detailj.aspx?filename=ZGKD201103020&dbname=CJFQ2011 (2014).