【摘要】：對(duì)鞍鋼集團(tuán)礦業(yè)公司的實(shí)際生產(chǎn)情況進(jìn)行分析論證,提出采用基于認(rèn)知建模的預(yù)測(cè)方法,對(duì)礦山生產(chǎn)工藝指標(biāo)、能耗指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,在合理預(yù)測(cè)的前提下進(jìn)行決策、控制。以基于核的極限學(xué)習(xí)機(jī)Kernel_ELM為例,闡述了認(rèn)知建模算法的原理和實(shí)現(xiàn)步驟,并進(jìn)行試驗(yàn)分析,確定算法的有效性。采用Kernel_ELM對(duì)精礦品位進(jìn)行預(yù)測(cè),取得了具有生產(chǎn)指導(dǎo)意義的預(yù)測(cè)結(jié)果。
[Abstract]:This paper analyzes and demonstrates the actual production situation of Angang Group Mining Company, and puts forward a prediction method based on cognitive modeling to predict and analyze the production process index and energy consumption index of the mine, and to make decision and control on the premise of reasonable prediction. Taking the kernel-based extreme learning machine (Kernel_ELM) as an example, the principle and implementation steps of the cognitive modeling algorithm are expounded, and the experimental analysis is carried out to determine the effectiveness of the algorithm. The grade of concentrate is predicted by Kernel_ELM, and the prediction result of production guidance is obtained.
【作者單位】： 鞍鋼集團(tuán)礦業(yè)公司;北京科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：F426.1;TP18

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本文編號(hào)：2237208