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1、湿法冶金中预测金产量的混合建模方法袁青云 1， 王福利 1，2 ， 何大阔 1，2【摘 要】 由于缺乏有效的检测手段，无法实现湿法冶金全过程金产量的精确在 线检测.提出了一种最小二乘支持向量机 (LS-SVM) 与湿法冶金全过程静态机理 模型相结合的混合建模方法，用以预测金的产量 .通过对湿法冶金全过程的机理 分析，利用物料衡算关系建立金的产量静态机理模型，利用 LS-SVM 对机理模 型不能描述的过程特性进行误差补偿 .仿真结果表明，该方法的预测性能优于机 理模型和单独的 LS-SVM 构建的模型，验证了该方法的有效性 .【期刊名称】 东北大学学报(自然科学版)【年(卷),期】2013(03
2、4)003【总页数】 4【关键词】 关 键 词： 湿法冶金；金产量；机理模型；最小二乘支持向量机； 混合模型 金产量是黄金冶炼厂湿法冶金过程的重要综合生产指标，然而由于现场生产环 境恶劣以及过程的复杂性和非线性，导致湿法冶金全过程的金产量难以精确在 线检测 .因此，建立精确的金产量测量模型具有重要的理论与实际意义 . 国内外有关全过程综合生产指标预测模型的研究不是很多，但通过一些研究者 的努力，这方面的研究也取得了一定的进展 .Qin 等通过建立晶片参数的机理模 型实现了对晶片生产过程综合生产指标的预测 1 ；马恩杰等 2 利用物料衡算关 系建立了选矿过程的精矿产量、精矿品位和全选比等综合生产指标的机理模型； 丁进良等 3 利用实际过程积累的大量数据，建立了选矿过程精矿品位的数据模 型；文献 4 利用大量生产数据建立了铜闪速熔炼过程冰铜品位的模糊神经网络
