研究文章
前馈神经网络软测量建模浮选过程的基于粒子群优化和引力搜索算法
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| 预测对象 |
预测方法 |
均方误差 |
RMSE |
NRMSE |
上交所 |
日军 |
|
精矿品位
(%) |
模糊神经网络 |
0.2416 |
0.4915 |
0.0223 |
12.081 |
0.5564 |
| PSO-FNN |
0.1528 |
0.3909 |
0.0008 |
7.6402 |
0.4471 |
| GSA-FNN |
0.0764 |
0.2764 |
0.0006 |
3.8209 |
0.2649 |
| PSOGSA-FNN |
0.0300 |
0.1733 |
0.0004 |
1.5009 |
0.1890 |
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| 浮选回收率(%) |
模糊神经网络 |
0.1751 |
0.4184 |
0.0163 |
8.7535 |
0.3089 |
| PSO-FNN |
0.0627 |
0.2505 |
0.0004 |
3.1372 |
0.1751 |
| GSA-FNN |
0.0447 |
0.2114 |
0.0003 |
2.2341 |
0.1422 |
| PSOGSA-FNN |
0.0194 |
0.1393 |
0.0002 |
0.9707 |
0.1054 |
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