[发明专利]一种选矿生产全流程精矿产量预报系统及方法

摘要

本发明涉及一种选矿生产全流程精矿产量预报系统及方法，该系统包括数据获取单元、数据处理单元、单模型训练单元、模型集成单元和数据存储单元；选矿生产全流程精矿产量预报方法，获取选矿生产全流程生产指标历史数据，从中选取精矿产量作为预报指标数据，将多个生产指标作为输入指标数据，形成新的数据集，将新的数据集分为训练数据集和验证数据集，建立单隐层前馈网络模型，将输入指标数据作为该模型的输入，将预报指标数据作为该模型的输出，求得单隐层前馈神经网络隐含层输出矩阵，对单隐层前馈神经网络进行集成，确定选矿生产全流程精矿产量预报模型，在实际选矿生产全流程中，实时采集生产指标数据，利用有效的预报模型，预报精矿产量。

主权项

一种选矿生产全流程精矿产量预报系统，其特征在于，包括数据获取单元、数据处理单元、单模型训练单元、模型集成单元和数据存储单元；所述的数据获取单元：获取选矿生产全流程生产指标历史数据，包括质量指标、计量指标、设备运行统计指标、矿仓料位指标、工艺指标、能源指标和成本指标；所述的数据处理单元：从选矿生产全流程生产指标历史数据中选取计量指标中的精矿产量作为预报指标数据，将多个选矿生产全流程生产指标作为输入指标数据，将输入指标数据进行归一化处理，得到归一化后的输入指标数据，将归一化后的输入指标数据和预报指标数据作为新的数据集，将新的数据集分为训练数据集和验证数据集；所述的单模型训练单元：设定隐含层节点数L和激励函数，随机产生输入权值矩阵W和阈值向量，利用随机权值算法建立单隐层前馈网络模型，将输入指标数据作为该模型的输入，将预报指标数据作为该模型的输出，求得单隐层前馈神经网络隐含层输出矩阵；所述的模型集成单元：利用DNNE算法将M个利用训练数据集得到的单隐层前馈神经网络隐含层输出矩阵集成为训练数据集的预报模型隐含层输出矩阵Hcorr，将M个利用训练数据集得到的单隐层前馈神经网络隐含层输出矩阵和训练数据集预报指标数据集成为预报模型的输出数据Th，根据公式HcorrBens＝Th，求出预报模型的输出权值向量确定选矿生产全流程精矿产量预报模型，将M个利用验证数据集得到的单隐层前馈神经网络隐含层输出矩阵集成为验证数据集的预报模型隐含层输出矩阵H′corr，利用验证数据集的预报模型隐含层输出矩阵H′corr对预报模型进行验证，得到有效的预报模型；所述的数据存储单元：存储随机产生的输入权值矩阵、阈值向量、单隐层前馈神经网络隐含层输出矩阵、预报模型隐含层输出矩阵、预报模型输出数据、预报模型输出权值向量、训练数据集数据和验证数据集数据。