基于bp神经网络的矿石加工质量控制问题
摘要
本文主要研究温度等因素对矿石加工质量控制问题。提高矿石加工质量，对节约不可再生资源和能源，推动节能减排，助力“双碳”’目标的实现，具有重要的意义。
针对问题一，我们要实现在给定系统温度和原矿参数的情况下，预测可能性最大的产品的指标。由于在刚开始调温时，系统还未稳定，所以指标参数会有大幅度变化。因此我们要首先对附件一中的数据进行预处理，去除其中的不正常数据。同时，将系统一和系统二的温度，四个原矿参数作为输入，四个产品指标作为输出，利用bp神经网络训练它，用训练好的神经网络，来预测题目已知温度和原矿参数条件下的产品指标。最终得到结果为：80.9556、22.1783、10.6264、21.6435和78.3544、26.4780、13.5826、28.2638。
针对问题二，问题二与问题一的问法正好相反，要我们通过其他数据来预测系统一和系统二温度。也可以使用bp神经网络来求解。不同的是，问题二的模型应改为八输入二输出。最终得到的结果为：1757.2，389和1854.5,405.6。
针对问题三，同样可以采用BP神经网络预测模型来预测产
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人工智能-基于BP神经网络的高填石路堤本构模型参数识别及应用研究.pdf
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