王月丽
- 作品数：1 被引量：1H指数：1
- 供职机构：中国矿业大学（北京）化学与环境工程学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：矿业工程更多>>
- 基于人工神经网络的水力旋流器分离性能预测被引量：1
- 2012年
- 水力旋流器分离过程复杂,其性能指标与影响因素之间属于典型的多维非线性关系。以往旋流器分离过程的理论和经验模型大多在特定的简化条件下得到,且预测单一。为了全面预测分离器性能指标,建立了三层BP神经网络模型,通过输入结构参数和操作参数,模拟输出分离粒径、生产能力、底流质量分数等多个分离性能指标。以生产能力为例,分析了神经网络与理论和经验模型计算值的预测精度。结果表明:在各传统预测公式中,庞学诗法的预测精度最高,误差为20.88%,与其相比,BP神经网络的预测误差仅为16.64%,优于其他各模型的预测精度,且能够实现性能指标的全面预测。人工神经网络是预测水力旋流器分离性能的可靠方法。
- 韦鲁滨杜长江王月丽徐欢
- 关键词：水力旋流器BP神经网络磁铁矿粉
