旋流-静态微泡浮选柱分选指标的BP神经网络预测
廖寅飞
刘炯天
1.中国矿业大学化工学院,江苏徐州,2211162.中国矿业大学化工学院,江苏徐州,221116
摘要：采用BP神经网络模型,对不同操作条件下的分选指标进行了预测。选取捕收剂用量、起泡剂用量、循环压力和进气量作为输入因子,精煤灰分和可燃体回收率作为输出因子,建立了分选指标与操作参数的BP神经网络预测模型。结果表明：BP神经网络模型能准确预测分选指标,预测值与试验值之间误差小,精煤灰分和可燃体回收率的预测值与试验值的相对误差一般小于5%。
关键词：旋流-静态微泡浮选柱分选指标BP神经网络操作参数
分类号：TD923.7(选矿)
资助基金：国家“十一五”科技支撑计划资助项目(2008BAB31B03)中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JX111744)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 674-677 )
英文信息