原矿品位预测模型研究

《原矿品位预测模型研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、SeriesNo.335May2004金属矿山METALMINE总第335期2004年第5期李壮阔，昆明理工大学国土资源工程学院，博士生，650093云南省昆明市一二一大街文昌巷1号。段希祥，昆明理工大学国土资源工程学院，教授，傅士生导师，650093云南省昆明市一二一大街文昌巷1号。原矿品位预测模型研究李壮阔段希祥李学锋(昆明理工大学)摘要运用灰色预测理论，建立了原矿品位预测模型，对某金矿矿山的原矿品位进行了预测。经检验并与实际数据对比，结果令人满意，说明灰色预测模型在原矿品位预测中具有较好的实用价值。关键词矿石品位灰色理论预测模型Stu

2、dyongradeForecastin^Modelfor^un-of-mine/^reLizhuangkuoDuanxi有iangLixuefeng(K^nmingUnioersityOfScienceand^$echnOlOgy)AbstractGreyforecastingtheorywasusedtoestablishagradeforecastingmodelforrun-of-mineore.Itwasap^$pliedinforecastingthegradeofarawgoldoreandobtainedsatisfactor

3、yresultswhencomparedwiththerealdatawhichshowsthatgreyforcastingmodelhasgoodapplicableValueinforecastingthegradeofrun-of-mineore・KeywordsOregradeGreytheoryForecastingmodel原矿品位是确定矿石加工方法和加工流程的主要依据，同时对矿石加工的成本也有着极大的影响。合理预测原矿品位对矿山进行总体规划菲常重要。但是进行原矿品位预测往往非常复杂，需要考虑太多的因素。而灰色系统理论的立足点

4、是对系统的输出序列进行研究，而不过多地涉及系统的结构和系统的输入，它允许系统内部存在灰色量和灰色关系[1]0因此，将原矿品位的变化视为灰色系统，采用灰色预测理论对原矿品位预测。1灰色模型的建立灰微分方程是含有灰导数的微分方程。GM(GrayModel)表示灰微分方程模型，GM(191)是应用最普遍的一种灰色预测模型。它是由一个仅包含单一变量的一阶灰微分方程构成的模型。设X为矿石品位，则n年的矿石品位原始数据组为X)(t)X(0)2),X(0)3),X(0)(4),X(0)灰色预测一般不使用原始数据，而是使用对原始数据加工后产生的灰色模块。即

5、通过对不能直接用于预测的原始数据进行累加，生成能用于预测的新数据序列。由公式：X(1)(［兔)=!凍t=lX(0)),凍=1293第一次累加生成模块为X(1)X(1)(1),X2),X(1)(4),X(1)(由一阶灰色模块X(1)构成的灰微分方程为dX(1)dt+aX1)=有式中，a为发展灰数；有为内生控制灰数。灰微分方程的解为X(1)(t)X(0))有a]e■at+有记作式中，f■为特定参数向量。由最小二乘法求得:a=a[]有[BTB・1BTYn齐中9■159■B=12[X(1)(2)+X(1))(3)+X(1)(2)]112[X(1)(

6、4)+X(1)(3)]11)(7)+X(1)(7-1)]1Y7=X(0)(2)X(0)(3)X(0)(4)7)求出I■以后，预测模型为X(t+1)[X(0)(1)有a1e-at+有a■将所得数据还原，即通过累减处理，可得到预测结果。I检验预测模型通过模型得到的预测值必须经过统计检验，确定其精度。检验精度的方法有很多种，在这里选用后验差检验法。后验差比值錦是残差Se与数据方差So之比。即錦=SeSoSe=17I■7k=l)-e]o2So=17i■7k=l[X(0))-X(0)]小误差概率：P={Ie(0)(k)-eI<0.6745So}按錦p

7、的大小来区分预测等级，见表1O表ff预测精度等级预测等级P錦好>0右95V0有35较好>0有80V0有50合格>0有70V0有65不合格有0有70j0有*65#应用实例研究表2列出河北某金矿山1996"2001年的原矿品位。表I■河北某金矿山原矿品位g/t年份199619971998199920002001品位4有645有075有*215有425有545有47采用累加的办法对原始数据进行处理，然后构造岀B和Y7OB=-7.171-12.311-17.631-23.111-28.611Y7=5.075.215.425.545.47a[1有[B

8、TB]-1BTY7=-0.02094.9698即a=-0.0209■有=4.9698o则原矿品位预测模型为X(t+1)=242.43e0.0209t-237.789将t=0129