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品合格率。同第一问相同，我们需对附件二的数据进行筛选和处理。将附件二中73天的缺少数据补全，再筛选掉120分钟内温度变化较大的数据。把筛选出来的温度对应好的产品质量、原矿参数、过程数据即为第三问的输入输出数据。最终得到的结果为：69.02%和87.37%。
针对问题四
第一小问经过数据处理后，我们在问题3的基础上我们在问题3结果的基础上设定温度变化为1%，然后预测它的合格率是否变化过大来判定他们的敏感性。
第二小问在问题三输入输出数据中随机选取5组数据，用问题三中建立的bp神经网络模型来预测这5组数据中两个系统的温度与实际温度对比，来分析他们的准确性，得出结果较准确。
第三小问利用问题3建立的模型预测系统达到的四个指标来求出合格率。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-433941.html
(19条消息) 2022五一数学建模杯——基于bp神经网络的矿石加工质量控制问题-数据集文档类资源-CSDN文库文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-433941.html
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