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矿物浮选过程指标的在线预测方法

982   编辑:管理员   来源:北方有色网  
2023-03-16 01:00:02
本发明公开一种矿物浮选过程指标的在线预测方法,首先基于关联K近邻(KNN)对样本缺失数据进行插补,再利用皮尔逊相关系数和显著性检验的方法进行特征筛选;然后建立基于时滞反馈网络(NARX)的浮选品位预测子模型,并将浮选机理和数据分析相结合,共同决定网络的时滞和反馈阶次;最后,以NARX为基学习器,支持向量回归(SVR)为次级学习器,建立基于NARX和SVR的stacking集成学习浮选品位预测模型。本发明用于土矿实际生产过程精矿品位和尾矿品位的预测,均方根相对误差分别为4.41%和5.19%,平均相对误差分别为3.62%和4.08%。
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