基于esn混沌时间序列的rbf神经网络对浮选经济指标的预测分析

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1、ｒ＇＇＇．．＇．途寧新故＊馨ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏＬｉａｏｎｉｎｙｇｙｇ损王导恆巧交■Ｉ＇ＶＴＨＥＳ＇ＩＳＦＯＲＭＡＳＴＥＲＳＤＥＧＲＥＥ■－＊．＿■．ｌ基于ＥＳＮ混巧时间序列的ＲＢＦ神经网络对浮选经济指标的预测－Ｌ＇作者姓名佟嚷＾指导教师：张勇教授。专业领域＾：控制工程／．答辩日期古：２０１６年６月４日呈Ｈ—屯？Ｉ＇？．＇－？吉；：，？：－

2、；；：ｙ；．；古；分类号TP13密级UDC单位代码10146学号142085210204硕士学位论文基于ESN混沌时间序列的RBF神经网络对浮选经济指标的预测分析研究生姓名：佟曦指导教师：张勇教授工作单位：辽宁科技大学指导教师：马成家教授工作单位：鞍山市权晟电力电子论文提交日期：2016.06.01答辩日期：2016.06.04学位授予日期：授予单位：辽宁科技大学论文评阅人：张勇教授工作单位：辽宁科技大学论文评阅人：工作单位：答辩委员会主席：薛定宇教授工作单位：东北大学BasedontheRBFneuralESNChaotic

3、TimeSeriesNetworkAnalysisfortheForecastofFlotationEconomicIndicationsAthesisSubmittedtoUniversityofScienceandTechnologyLiaoningbyTongXi(Controlengineering)Supervisor:Prof.ZhangYongMay12,2016独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加标注和致谢的地方外，论文中不包含其他

4、人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得江宁科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一，与我同工作的同志对本研巧所做的任何责献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。论文作者签名：參締日期：年＾月曰（＾关于论文使用授枚的说明、使用学位论文的规定：学校有权本人完全了解江宁科技大学有关保留，即保留送交论文的复巧件：学校可公布论文的全部或部，允许论文被查阅和借陶分内容、缩印或其他复制手段保存论文。，可１＾采用影印。本学位论文属于：保密□在年解密后适用本授权书＂＂不保密田请在上方框内打

5、Ｖ）＾论文作者签名；气句１＼日期；ｃＷ年／月日／、指导教师签名：日期；年的日巧祭ｙ／中文摘要中文摘要选矿企业作为典型的连续流程型企业,其最关键生产指标通常指精矿品位及作业回收率，对于浮选过程而言，精矿品位的稳定与否更是对企业的经济效益起着决定性的作用。传统的选矿厂通常参考要达到的经济目标根据选矿流程机理和工厂生产积累的经验把要达到的生产指标分解为对应的工艺指标,例如给矿粒度、矿浆浓度和浮选剂添加量等，车间工作人员的工作则是将这些工艺指标控制在在规定的范围内,而生产管理人员则按照工艺指标是否在规定范围内来判断

6、生产操作的好坏。本文的所研究的主要是通过对浮选生产过程关键工艺指标进行优化从而实现对浮选生产过程中浮选经济指标最优控制的目的。本文以某选矿厂采集的浮选经济指标数据为基础，选取给矿品位、给矿粒度、给矿浓度、给矿流量四种数据作为RBF神经系统的输入量，精矿品位以及作业回收率两种指标作为神经网络的输出量，利用MATLAB软件中的simulink工具箱进行编译程序、模拟仿真。对比实际曲线与期望曲线之间的误差，观察实际曲线是否平滑，调节神经网络与混沌时间序列结合后的系统精度，考察调整参数后系统的拟合程度是否已达到要求值。实验结果分析表明：

7、利用RBF神经网络可对混沌系统进行预测分析，算法简便，响应速度快，省去许多繁琐的步骤，提高运算效率。同时通过对Mackey-Glass和Lorenz混沌系统的模拟仿真也直接表明了利用神经网络对混沌系统的建模及分析可以有效提高系统的的精度。同时，对于浮选过程的建模及仿真也充分说明了RBF神经网络可对混沌时间序列进行有效预测，也是可以应用与生产实践的有效方法，也为未来的研究打好了基础。关键词：RBF神经网络；混沌时间序列；浮选vABSTRACTMineralprocessingenterprisesasatypicalcontinu

8、ousflowtypeenterprise,theconcentrategradeandrecoveryrateofthekeyproductionindicatorsusuallyreferstothe,forflotation,concentrategrad