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申请/专利权人：昆明理工大学

摘要：本发明涉及富氧底吹铜锍品位预测技术领域，且公开了基于GA－BP神经网络的富氧底吹铜锍品位预测方法，收集铜冶炼厂稳定生产周期内的实际生产数据，在现有的GA－BP模型的基础上，对遗传算法GA进行改进，通过改进后的遗传算法GA优化BP神经网络模型，并将实际生产数据作为BP神经网络模型的输入，最终得出铜锍品位值。该通过对传统的GA－BP模型中的遗传算法GA添加自适应交叉概率调节机制和自适应变异概率调节机制，通过添加自适应交叉概率调节机制和自适应变异概率调节机制便于交叉参数、变异参数在迭代过程中动态调整数值，以此来提升遗传算法的搜索效率，同时优化了BP神经网络的初始权值和阈值。

主权项：1.基于GA－BP神经网络的富氧底吹铜锍品位预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、收集铜冶炼厂稳定生产周期内的实际生产数据，其中实际生产数据包括矿物单位耗氧量、溶剂率、富氧浓度、铜含量、硫含量、铁含量、二氧化硅含量和氧化镁含量，并对采集的数据进行归一化处理，并将处理后的数据80%作为训练数据，并将20%作为测试数据；S2、在现有的GA－BP模型的基础上，对遗传算法GA进行改进，得到改进后的遗传算法GA，具体改进为对遗传算法GA添加自适应交叉概率调节机制和自适应变异概率调节机制，所述自适应交叉概率调节机制用于调节遗传算法GA的遗传初期的种群更新速度和遗传后期的稳定，所述自适应变异概率调节机制用于提高种群多样性；所述步骤S2中的自适应交叉概率调节机制表达式如下： ； ；其中，表示遗传过程中第个个体发生交叉算子的概率，表示自然对数，表示最大交叉概率的值，表示最小交叉概率的值，表示第个个体的适应度函数值，表示当前种群中平均适应度值，表示当前种群中最大的适应度值，表示迭代过程中最大迭代数，为当前迭代数；所述自适应变异概率调节机制的表达式如下： ； ；其中，表示遗传过程中个个体发生变异的概率，表示迭代过程中最大迭代数，表示第个个体的适应度函数值，表示最大变异概率的值，表示最小变异概率的值，表示当前种群中平均适应度值，表示当前种群中最大的适应度值；S3、通过改进后的遗传算法GA优化BP神经网络模型，并将实际生产数据矿物单位耗氧量、溶剂率、富氧浓度、铜含量、硫含量、铁含量、二氧化硅含量和氧化镁含量作为BP神经网络模型的输入，最终得出铜锍品位值；S4、验证改进后的GA-BP模型的预测精度。

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