生物氧化冶金预处理过程氧化率的软测量模型

作者：热娜古力·亚森,高丙朋

摘要：针对生物氧化预处理过程中的矿物氧化率不能直接测量的问题,提出一种基于遗传算法和BP神经网络相结合的软测量方法。该方法在对生物氧化预处理过程影响因素分析的基础上,选取温度、pH值、进风量和氧化还原电位(ORP)作为辅助变量,氧化率作为主导变量,利用遗传算法对BP神经网络进行优化,然后采用BP神经网络算法实现对氧化率的预测。为了突出表现GA-BP模型的准确性,与PSO-BP的软测量模型进行了对比。结果表明,基于GA-BP的软测量方法更利于实现氧化率的精确预测,有助于对氧化率的优化控制提供指导。

发文机构：新疆大学电气工程学院

关键词：生物氧化预处理氧化率软测量GA-BP神经网络bio-oxidation pretreatmentoxidation ratesoft sensorGA-BP neural network

分类号： TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]