本文關(guān)鍵詞：基于GRNN模型的硫化礦石堆氧化自熱溫度預(yù)測(cè)

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【摘要】：為得到硫化礦石堆氧化自熱溫度的變化規(guī)律,自主設(shè)計(jì)硫化礦石堆氧化自熱模擬試驗(yàn)裝置,以含硫量、礦石塊度、升溫梯度作為試驗(yàn)影響因素,將硫化礦石堆氧化自熱溫升速率作為試驗(yàn)判定指標(biāo),采用L9(34)正交表構(gòu)造三因素三水平回歸正交試驗(yàn)。運(yùn)用MATLAB建立硫化礦石堆氧化自熱溫度的GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,通過(guò)K-折交叉驗(yàn)證優(yōu)選得到GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳光滑因子σe,并與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)效果進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明:GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在小樣本預(yù)測(cè)模型中網(wǎng)絡(luò)逼近能力、收斂速度、算法穩(wěn)定性等方面具有優(yōu)勢(shì),對(duì)硫化礦石堆氧化自熱溫度的預(yù)測(cè)精度高,預(yù)測(cè)誤差為3.51%。
【作者單位】： 江西理工大學(xué)資源與環(huán)境工程學(xué)院;江西國(guó)泰五洲爆破工程有限公司;
【關(guān)鍵詞】： 硫化礦石 氧化自熱溫度 溫升速率 小樣本預(yù)測(cè)模型 GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(編號(hào):E51364010)
【分類號(hào)】：TD752.2
【正文快照】： 硫化礦石在爆破作用下,會(huì)吸收爆炸反應(yīng)熱使自身溫度升高,礦石碰撞產(chǎn)生的動(dòng)能以熱能的形式積蓄,也會(huì)使礦石溫度升高[1]。崩落的硫化礦石堆積在空間相對(duì)封閉的井下采場(chǎng)中,散熱受到抑制,加劇了礦石氧化[2]。受眾多因素制約[3],學(xué)術(shù)界對(duì)礦石堆氧化自熱機(jī)理的研究尚未有統(tǒng)一的論斷,

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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