BP网络与SPSS统计分析软件相结合的选矿厂预测建模方法研究

昆明理工大学硕士学位论文BP网络与SPSS统计分析软件相结合的选矿厂预测建模方法研究姓名：彭芬兰申请学位级别：硕士专业：矿物加工工程指导教师：戈保梁20031231BP网络与SPSS统计分析软件相结合的选矿厂预测建模方法研究作者：彭芬兰学位授予单位：昆明理工大学相似文献(10条)1.学位论文李艳文基于人工神经网络的非线性数学模型实现及在复杂地质信息非线性整合处理中的应用研究2003该文是在完成综合信息矿产预测研究所2002-2003年地质矿产资料综合分析与分类中的算法设计子课题基础上完成的.主要研究人工神经网络非线性数学模型和计算方法的计算机程序实现,为实现复杂地质信息的非线性整合处理提供技术支持.由于人工神经网络能实现非线性映射、模式识别、函数逼近、聚类分析、数据压缩、优化设计等功能,同时又具有很强的稳定性、收敛性、鲁棒性等良好性质,在存在大量非线性问题的地质工作中将有广泛的应用前景.该文的主要工作是对人工神经网络的三种常用模型——BP网、Hopfield网和Kohonen网的拓扑结构和学习算法进行了深入的研究,特别的还针对BP网引入RPROP(弹性BP)算法对传统BP算法进行了改进.此外,该文还论述了用VisualC++对这几种网络进行实现的过程.实验中,应用人工神经网络对长白山小石人金矿的勘察资料进行了分类,用于指导对矿脉和矿化带的圈定,与实际分类结果相比较,准确率可达到95﹪以上,达到了预期的效果.实验证明,这几种神经网络具有实际应用价值,在复杂地质信息的非性性整合处理中将发挥重要作用.2.期刊论文王秀梅.王国栋.刘相华.WANGXiumei.WANGGuodong.LIUXianghua人工神经网络和数学模型在热连轧机组轧制力预报中的综合应用-钢铁1999(3)针对传统轧制力模型的固有缺陷,为了提高精轧机组轧制力预设定精度,提出一种将人工神经网络和数学模型相结合的新方法,用于热连轧精轧机组轧制力的预设定.离线仿真表明,采用本文所述的方法,预报精度优于传统方法.预报结果的相对误差限制在±5%以内.3.学位论文马丽坤热轧带钢层流冷却数学模型的研究及人工神经网络的应用2005卷取温度控制是热轧带钢生产中非常重要的环节，控制精度直接影响到带钢的最终组织性能。为了保证卷取温度的控制精度，本文对卷取温度控制模型、控制策略和控制模式进行了深入的研究与分析，在深入剖析意大利ANSALDOINDUSTRY公司开发的数学模型基础上，提出了改进意见，并开发了国内某热轧带钢厂卷取温度控制程序。为了进一步提高卷取温度的精度，研究了BP神经网络在卷取温度控制方面的应用。通过对大量实际数据的分析处理，建立了基本热流密度的BP神经网络模型来优化卷取温度控制模型，提高卷取温度控制模型的预报精度。主要研究工作和取得的成果如下：1.通过阅读大量有关热轧带钢层流冷却方面的资料，对层流冷却数学模型进行深入的研究，分析其特点，选择适合该厂的卷取温度控制数学模型；2.简要介绍层流冷却的原理、特点、设备及模型的控制策略、冷却方式等；3.利用Visualc++编程语言编写层流冷却预设定和再设定程序，并对数学模型进行了完善；4.建立BP神经网络，对数学模型中重要参数—基本热流密度进行预报。用基本热流密度的BP神经网络预报值代替其现有的线性模型，来提高基本热流密度的计算精度，以此来优化卷取温度控制模型，提高卷取温度控制精度。5.针对数学模型和BP网络结合的方法，利用现场数据进行仿真。4.学位论文黄财元高拱坝泄洪雾化数学模型及人工神经网络模型研究2005近年来我国高拱坝枢纽建设的步伐加大加快.继二滩水电站投运以来,又有小湾、构皮滩、溪洛渡和乌东德等水电站相继开工或进入前期设计.这些工程普遍采用的表中孔挑跌流空中对撞消能形式带来了严重的泄洪雾化现象.本文利用建立的挑流泄洪雾化数学模型对这类工程的泄洪雾化展开预测研究,并深入分析各种影响因素对泄洪雾化范围和强度的影响,建立挑流泄洪雾化的2种人工神经网络模型.其主要内容如下:(1)在前人基础上利用空中三元掺气水舌运动微分方程、碰撞方程,计算水舌运动.根据掺气水舌入水喷溅特性,建立了水滴在重力、浮力、空气阻力、水舌风及环境风的作用下的水滴随机运动的微分方程,给出了数值计算模型求解降雨强度的计算方法.(2)以二滩原观工况为例,计算了无水舌风、水舌风均匀取值和水舌风正态取值三种情况下泄洪雾化范围和降雨强度分布,并与原观作比较.计算结果表明水舌风对雾化范围有较大影响,水舌风正态取值更符合实际情况,挑流泄洪雾化数学模型可以很好地模拟水舌风对雾化范围和降雨强度的影响.(3)应用挑流泄洪雾化的数学模型,对二滩水电站泄洪的四个工况进行了验证计算并进行分析.在各个工况下,泄洪雾化范围的计算值和原观值基本一致.(4)应用挑流泄洪雾化的数学模型对乌东德水电站5个泄洪组次和构皮滩水电站5个泄洪工况的泄洪雾化情况进行了预测,并根据实际情况给出了减小雾化危害的建议.(5)收集国内部分泄洪雾化资料以乌东德水电站预测结果为例进行对比分析,从而验证挑流泄洪雾化的数学模型计算结果的正确性与合理性.(6)分析了雾化的影响因素,建立了表中联合泄洪时暴雨区识别BP神经网络模型,并用模型对乌东德和构皮滩部分工况进行了预测.(7)以BP神经网络为基础,研究建立了单孔挑流泄洪雾化神经网络模型,并用网络模型模拟了漫湾水电站的泄洪雾化.5.期刊论文李铭.LiMing浅谈人工神经网络在选煤厂中的应用-选煤技术1999(5)简述了选煤数学模型的分类及建立的一般常识.概述了误差反传训练算法的人工神经网络操作过程,并用人工神经网络进行实验室跳汰分选过程的预测,两次预测与实测的产率误差分别为3.88%和3.96%;灰分误差分别为0.56%和2.55%.6.学位论文汤江龙土地利用规划人工神经网络模型构建及应用研究2006土地利用总体规划的编制与实施是一个系统工程，规划方案的制定受自然、社会、经济等方面的影响严重，经济快速发展时期社会问题的复杂性、多重性和未来的不确定性，使土地利用规划的技术方法从早期线性规划向多目标线性规划乃至非线性规划方向发展，使规划形式从静态规划向动态规划方向发展，使原来过于刚性的规划向具有一定应变能力的弹性规划方向发展。从而表现出传统规划方法的不足，很难适应复杂的规划过程的要求。这就要求土地利用规划根据我国的客观实际，采用新的理论和方法进行土地利用规划的编制和实施管理，处理好规划的弹性与刚性、动态与静态之间的关系，使规划具有更好的科学性可操作性。因此，本文从模型方法论的角度，以微观层面土地利用总体规划编制阶段为切入点，将人工神经网络方法与土地利用总体规划编制技术相结合，在对基于人工神经网络模型的土地利用规划模型方法理论分析的基础上，以江西省新余市为实例验证区域，在新一轮新余市土地利用总体规划修编专题研究中建立土地利用规划人工神经网络模型，对基于人工神经网络模型的规划实践问题进行系统探讨。概括来说，本文主要包括以下研究内容：1．提出土地利用规划模型方法论的新思维土地利用规划是一个系统工程，模型化方法是其主要的方法，土地利用规划模型化方法的创新应用是规划技术方法创新的主体。现有的传统规划模型方法局限于强调规划要素之间的线性的或确定型的关系，是一种基于推理式的、一步一步式的方法论，难于处理土地利用规划中非线性的、隐性的、不确定型的函数关系，难于满足土地利用规划动态性与弹性的需求，难于适应复杂的规划过程的要求，从而表明传统规划模型方法存在一定的缺陷与不足。因而，本文在科学认识土地利用规划方法及对现有规划模型方法进行研究的基础上，从理论层面探讨了数学模型及数学模型体系的应用是土地利用规划系统建模的必然理性的选择，提出了当前土地利用总体规划系统建模的两点新思维：实现规划中主要数学模型的互补与对接，引入处理非线性数据问题的新的有效方法——人工神经网络模型。2．探讨土地利用规划人工神经网络模型的选择与算法实现在介绍人工神经网络理论发展及其原理的基础上，重点分析了BP网络模型、径向基(RBF)网络模型和线性神经网络模型等三种最重要的前馈型神经网络模型，探讨了这三种模型的网络结构、算法数学描述及学习参数设置等问题。利用MTLAB软件高性能数值计算的高级算法和神经网络工具箱，阐述了基于MATAB软件的人工神经网络模型的实现过程，详细论述了基于MATLAB的GUI实现方式和M语言编程买现方式。3．基于人工神经网络的土地利用规划预测模型的理论构建与应用研究预测分析是土地利用规划的一个重要部分，是土地利用规划成功与失败的前提和关键，也是土地利用规划研究中的难点问题。由于土地利用规划预测研究中预测数据的复杂性、非线性性和不确定性，传统预测方法往往失效。因而，本文在分析传统预测方法建模特点与问题的基础上，引入了基于人工神经网络模型的土地利用规划预测方法，分析了建立时间序列和回归分析两种类型数据的神经网络土地需求量预测模型的可行性；以时间序列数据类型为例，对基于人工神经网络的土地需求量预测模型进行了详细的技术设计，包括网络模型选择、网络结构设计、样本构建、参数设置等；选择江西省新余市及抚州市历史总人口预测为验证实例，建立人口预测的线性神经网络模型进行仿真预测，以验证人工神经网络模型的预测能力，并比较分析人工神经网络预测模型与传统预测方法的异同。4．基于人工神经网络的土地利用结构优化模型的理论构建与应用研究土地利用规划的最终目标就是产生一个或若干个指导未来土地合理利用的规划方案,规划方案的核心内容即是未来的土地利用结构，土地利用结构调整与优化布局的过程就是规划方案编制与产生的过程，因而土地利用结构调整与优化布局研究是土地利用规划的核心。本文在探讨传统的土地利用结构优化调整的理论与方法的基础上，首先分析了人工神经网络模型与土地利用结构优化调整相结合的可行性与必要性，以三层前馈型BP网络为例，对基于人工神经网络的土地利用结构优化模型进行了技术设计；其次从系统描述、模型结构、逻辑分析、推理与解释等方面，对两种有效的计算机动态仿真模拟方法——人工神经网络模型与系统动力学SD模型，进行了理论层面的比较与鉴别；最后，将基于人工神经网络的土地利用结构优化模型应用到江西省新余市新一轮土地利用总体规划修编研究，以实际验证模型应用的可行性和模型效率，提高新余市规划修编的质量。5．基于人工神经网络的土地利用规划评价模型的理论构建与应用研究在土地利用规划编制、审批、实施各个环节中，评价工作是非常重要的一个内容。传统土地利用规划评价方法存在许多不足，其成败的关键在于选择一个好的评价模型方法、确定评价的指标体系、选择合适的指标权重等。因此，本文在分析比较传统评价方法不足与问题的基础上，对基于人工神经网络的土地利用规划评价模型进行技术设计，提出了规划方案评价模型中样本构建四种有效方式，设计了不同类型的规划方案评价标准化的效用函数；以江西省新余市土地利用规划方案选优评价为例，采用RBF网络结构，构建了新余市土地利用规划方案评价实证模型。结果表明，与传统评价方法相比，基于人工神经网络模型的土地利用规划评价方法具有评价效果好、客观性强、灵活性高等特点，同时也指出，可能影响人工神经网络评价模型的关键问题是规划方案评价的学习样本较少。7.学位论文钟绍俊煤泥浮选的人工神经网络模型研究1998该文研究了煤泥浮选的速率常数问题,通过实验发现窄级别煤泥浮选的速率常数问题比较复杂,在目前的分级条件下,还不能简单地认为窄粒度级或窄密度级的浮选速率常数K是常数,速率常数K与充气量、药剂制度有关,其中关系还有待进一步探索.鉴于煤泥浮过程的复杂性,该文研究了利用B-P型人工神经网络建立煤泥浮选数学模型的可行性.三层的B-P型人工神经网络具有良好的非线性函数逼近能力,不需要事先确定模型的基本形式,可建立多输入、输出变量、高精度的非线性的数学模型,这对建立煤泥浮选的数学模型非常适用.该文利用B-P型人工神经网络的上述特点,通过实验成功地建立了煤泥浮选的数学模型,该模型具有良好的精度和预测性能,证明了利用B-P型人工神经网络建立煤泥浮选的数学模型是可