SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件包與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合在選礦建模中的應(yīng)用.pdf

1、激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和日趨苛刻的企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)環(huán)境,使選礦廠越來(lái)越重視基于實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)的建模研究成果的實(shí)際應(yīng)用.應(yīng)用這些理論和方法揭示實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜關(guān)系,并建立相應(yīng)的模型,已成為當(dāng)今發(fā)達(dá)國(guó)家的研究熱點(diǎn)之一.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以較少的實(shí)驗(yàn)工作量,建立高精度的變量間的非線性映射模型.利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP模型可建立各種指標(biāo)與影響因素之間的非線性映射,建立起來(lái)的網(wǎng)絡(luò)模型反映了變量之間的相互關(guān)系,有較好的預(yù)測(cè)效果.然而,由于生產(chǎn)數(shù)據(jù)的相關(guān)性、非線性建模本身

2、的復(fù)雜性和應(yīng)該作為網(wǎng)絡(luò)自變量的選廠工藝參數(shù)量化數(shù)據(jù)的缺乏等,建立實(shí)用的選廠數(shù)學(xué)模型,是一項(xiàng)復(fù)雜和難度較大的工作.在應(yīng)用BP網(wǎng)絡(luò)建立選礦廠數(shù)學(xué)模型時(shí),理論上要求作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入變量之間或輸出變量之間應(yīng)是線性無(wú)關(guān)的,而選礦廠數(shù)學(xué)建模中,輸入變量之間或輸出變量之間往往存在著一定的相關(guān)關(guān)系,這對(duì)建立高質(zhì)量的模型設(shè)置了一定的障礙.另一方面,在應(yīng)用BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)建模時(shí),輸入變量過(guò)多,也會(huì)導(dǎo)致建模效率下降.針對(duì)這兩個(gè)問(wèn)題,利用SPSS的主成分分析

3、法與BP網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,解決了輸入、輸出數(shù)據(jù)的相關(guān)性問(wèn)題,并從根據(jù)上降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模,提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,可大大提高建模質(zhì)量.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選礦數(shù)學(xué)模型在選礦生產(chǎn)中的應(yīng)用雖已初露端倪,但一般還只用于預(yù)測(cè)選礦效果,很少用于指導(dǎo)選礦現(xiàn)場(chǎng).SPSS的均值比較從選礦歷史數(shù)據(jù)本身出發(fā),尋找精礦品位和回收率達(dá)到某一較佳的組合時(shí)可能的黃藥用量、2＃油用量的組合,用于指導(dǎo)選礦現(xiàn)場(chǎng)的藥劑用量,以其提高選礦效益.該文采用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)