| 基于多元线性回归-BP 神经网络的自移式破碎机生产能力预测 |
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| 引用本文： | 张崇欣,李克民,肖双双.基于多元线性回归-BP 神经网络的自移式破碎机生产能力预测[J].中国矿业,2013(10). |
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| 作者姓名： | 张崇欣 李克民 肖双双 |
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| 作者单位： | 中国矿业大学矿业工程学院，煤炭资源与安全开采国家重点实验室，江苏徐州221116 |
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| 基金项目： | “十一五”国家科技支撑计划项目资助(编号2006BAB16B00)；中央高校基本科研业务费专项资金资助 |
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| 摘 要： | 本文在对自移式破碎机系统生产能力影响因素分析的基础上，选取设备运行时间、炸药单耗和电铲作业周期时间作为可量化自变量，以系统生产能力为因变量建立多元线性回归方程，得到系统生产能力的预测模型。对多元线性回归模型预测结果的残差建立BP神经网络模型，利BP神经网络非线性拟合能力对残差进行调整。以某露天煤矿自移式破碎机系统生产数据为样本进行计算，多元线性回归模型预测误差为7％，修正后的模型预测误差为1．42％，预测精度显著提高。
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| 关 键 词： | 多元线性回归 BP神经网络 自移式破碎机 能力预测 |
Prediction of self-moving crusher's production based on multiple linear regression-BP neural network |
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| ZHANG Chong-xin
,
LI Ke-min
,
XIAO Shuang-shuang.Prediction of self-moving crusher's production based on multiple linear regression-BP neural network[J].China Mining Magazine,2013(10). |
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| Authors: | ZHANG Chong-xin LI Ke-min XIAO Shuang-shuang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | multiple linear regression BP neural network self-moving crush production predictied |
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