金氰化浸出过程混合建模及仿真算法分析研究Hybrid Modeling and Simulation Algorithm of Gold Cyanide Leaching Process
莫文水
摘要(Abstract):
针对某金氰化浸出过程,首先建立了多级动态机制模型,并在此基础上采用基于免疫原理的RBF神经网络数据模型的学习算法,计算实际生产过程中难以测量的动力学反应速度,从而估算动态机制模型中的未知参数,再与物料守恒方程串联,建立了预测金浸出率的串联型混合模型。其次与基于免疫原理的RBF神经网络建立的纯数据模型对比仿真来验证模型的有效性;最后根据实际生产过程的实际值与预测值之间的偏差进行模型更新,并通过仿真分析验证了更新机制的准确性。结果表明:串联混合模型大大提高了浸出过程浸出率的预测精度,模型的更新机制提高了模型的精准性与泛化能力。
关键词(KeyWords): 金;浸出;建模;仿真;算法
基金项目(Foundation): 2021年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2021KY1418)
作者(Author): 莫文水
DOI: 10.13355/j.cnki.sfyj.2023.04.017
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