[发明专利]一种基于配矿产品性质的选矿综合指标预测方法

权利要求书

1.一种基于配矿产品性质的选矿综合指标预测方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1：收集配矿产品性质的历史数据，包括入选矿石的全铁品位、磁性铁值、亚铁值、碳酸铁值、硅酸铁值、矿石粒度、磁选管产率；

步骤2：收集配矿产品所对应的选矿产品性质历史数据，包括综合精矿品位、综合尾矿品位、矿石选比、矿石成本；

步骤3：根据收集到的配矿产品性质历史数据和选矿产品性质历史数据，通过神经网络算法拟合出输入值即配矿产品性质与输出值即选矿产品性质的关系；

步骤4：将步骤3拟合出的输入与输出的关系以函数的形式保存；

步骤5：使用若干组新的输入输出数据对该函数进行测试，若对误差不满意则需重复步骤3，若对误差满意则进行下一步骤。

步骤6：以某批次配矿产品性质实际值作为输入，通过拟合出的函数关系计算出本批次矿石选矿产品综合指标的预测值。

2.根据权利要求1所述的一种基于配矿产品性质的选矿综合指标预测方法，其特征在于：

所述步骤3根据收集到的配矿产品性质历史数据和选矿产品性质历史数据，通过神经网络算法拟合出输入值即配矿产品性质与输出值即选矿产品性质的关系，具体步骤如下：

步骤3.1对配矿产品的全铁品位、磁性铁值、亚铁值、碳酸铁值、硅酸铁值、矿石粒度、磁选管产率以及所对应选矿产品的综合精矿品位、综合尾矿品位、矿石选比、矿石成本进行归一化处理；

步骤3.2对所有数据打乱顺序，随机排序；取数据的百分之九十组作为训练数据，后百分之十组作为测试数据；

步骤3.3通过神经网络算法对训练数据进行拟合，并用测试数据对拟合结果进行测试，当测试结果满意时，保存好这组关系。

3.根据权利要求1所述的一种基于配矿产品性质的选矿综合指标预测方法，其特征在于：

所述步骤6以某批次配矿产品性质实际值作为输入，通过拟合出的函数关系计算出本批次矿石选矿产品综合指标的预测值，具体步骤如下：

步骤6.1：对输入值进行归一化处理；

步骤6.2：通过保存的函数关系计算出对应的输出值：

步骤6.3：对输出值进行逆归一化处理，得到选矿产品综合指标的预测值。