基于机器学习的铜浮选精矿品位预测模型

精矿品位是衡量浮选效果的一项重要指标,一直是行业内关注的重点。本文分别介绍了BP神经网络、随机森林、偏最小二乘法(PLS)三种机器学习算法的原理。利用国内某大型铜矿选矿厂浮选流程生产数据,对比分析了以上三种机器学习算法对铜浮选过程中铜精矿品位的预测结果与误差。研究结果表明,在本文研究数据条件下随机森林是预测误差最小的算法,预测绝对误差在±1%范围内的样本数百分比为91.78%,在±2%范围内的样本数百分比为99.43%,MAE为0.4626,MSE为0.3839。本文提出的算法能较准确地预测铜精矿品位,为操作人员提供实时的决策支持,有助于维持生产过程中精矿品位的稳定性。