基于bp神經網絡的礦石加工質量控制問題

摘要

本文主要研究溫度等因素對礦石加工質量控制問題。提高礦石加工質量，對節約不可再生資源和能源，推動節能減排，助力“雙碳”’目標的實現，具有重要的意義。

針對問題一，我們要實現在給定系統溫度和原礦參數的情況下，預測可能性最大的產品的指標。由于在剛開始調溫時，系統還未穩定，所以指標參數會有大幅度變化。因此我們要首先對附件一中的數據進行預處理，去除其中的不正常數據。同時，將系統一和系統二的溫度，四個原礦參數作為輸入，四個產品指標作為輸出，利用bp神經網絡訓練它，用訓練好的神經網絡，來預測題目已知溫度和原礦參數條件下的產品指標。最終得到結果為：80.9556、22.1783、10.6264、21.6435和78.3544、26.4780、13.5826、28.2638。

針對問題二，問題二與問題一的問法正好相反，要我們通過其他數據來預測系統一和系統二溫度。也可以使用bp神經網絡來求解。不同的是，問題二的模型應改為八輸入二輸出。最終得到的結果為：1757.2，389和1854.5,405.6。

針對問題三，同樣可以采用BP神經網絡預測模型來預測產品合格率。同第一問相同，我們需對附件二的數據進行篩選和處理。將附件二中73天的缺少數據補全，再篩選掉120分鐘內溫度變化較大的數據。把篩選出來的溫度對應好的產品質量、原礦參數、過程數據即為第三問的輸入輸出數據。最終得到的結果為：69.02%和87.37%。

針對問題四

第一小問經過數據處理后，我們在問題3的基礎上我們在問題3結果的基礎上設定溫度變化為1%，然后預測它的合格率是否變化過大來判定他們的敏感性。

第二小問在問題三輸入輸出數據中隨機選取5組數據，用問題三中建立的bp神經網絡模型來預測這5組數據中兩個系統的溫度與實際溫度對比，來分析他們的準確性，得出結果較準確。

第三小問利用問題3建立的模型預測系統達到的四個指標來求出合格率。

(19條消息) 2022五一數學建模杯——基于bp神經網絡的礦石加工質量控制問題-數據集文檔類資源-CSDN文庫

總結

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