基于BP神经网络的浮选回收率预测模型  

作　　者：刘利敏[1] 杨文旺[1] 刘之能[1] 吴峰[1] 

机构地区：[1]北京矿冶研究总院,北京100160

出　　处：《有色金属（选矿部分）》2013年第B12期206-208,共3页Nonferrous Metals（Mineral Processing Section）

摘　　要：利用BP神经网络标准函数建立了浮选过程回收率与矿浆浓度、pH值、充气量大小、药剂用量以及泡沫层厚度五个参数之间的关系模型,并对该模型进行了仿真试验和泛化能力验证。仿真结果表明,神经网络的输出能以较高精度逼近实际样本数据。建立的预测模型可用于浮选参数的优化控制与决策之中,为浮选流程仿真软件的开发奠定了良好的基础。

关 键 词：回收率 BP神经网络 预测 

分 类 号：TD456[矿业工程—矿山机电]