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申请/专利权人：江西铜锐信息技术有限公司;江西铜业股份有限公司德兴铜矿
摘要：本发明公开了一种基于多源数据的浮选回收率预测方法及系统，方法包括：对拼接后形成的缓存序列中的每个缓存子序列的最后一个目标数据进行标记，能够直接确定每个缓存子序列中的最后一个目标数据为动态目标数据，并且通过考虑时间标签与第一目标数据的时间节点、第二目标数据的时间节点的时间跨度进行预测与时间标签相对应的预测数据，能够较为有效地提高预测数据的准确度，以及通过实际结果对预测结果进行拟合，能够提高预测结果输出的准确度。
主权项：1.一种基于多源数据的浮选回收率预测方法，其特征在于，包括：基于多个数据源中每个所述数据源对应的频率，接收每个所述数据源发送的目标数据，所述目标数据中包含接收目标数据的时间节点；根据预设的缓存规则将每个所述数据源发送的所述目标数据存储至缓存库中，其中，所述缓存库中包含与每个所述数据源相对应的缓存序列，某一缓存序列中仅包含某一数据源发送的至少一个目标数据；获取用户的指令，并判断在某一缓存序列中是否存在与所述指令相关联的某一目标数据，其中，所述指令中包含时间标签；若在某一缓存序列中不存在与所述指令相关联的某一目标数据，则获取与所述时间标签相邻的两个时间节点对应的第一目标数据和第二目标数据；根据所述第一目标数据和所述第二目标数据，采用预设的数据分配规则确定与所述时间标签相对应的预测数据，并根据所述某一缓存序列中与所述时间标签相邻的两个动态目标数据对所述预测数据进行修正，得到目标预测数据，其中，所述动态目标数据为与某一时间节点相对应的目标数据，所述某一时间节点与所述时间标签之间的时间跨度最小，且在其他缓存序列中均存在所述某一时间节点；将与所述时间标签相对应的各个目标数据或目标预测数据输入至基于改进BP神经网络预先构建的浮选回收率预测模型中，所述浮选回收率预测模型输出得到浮选回收率。
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百度查询： 江西铜锐信息技术有限公司 江西铜业股份有限公司德兴铜矿 一种基于多源数据的浮选回收率预测方法及系统
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