【摘 要】
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针对煤泥浮选过程手动加药存在加药方式粗放、随意性较强、药剂消耗大、工人劳动强度高等问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的浮选药剂量预测及自动添加方法。选
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50974094)
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针对煤泥浮选过程手动加药存在加药方式粗放、随意性较强、药剂消耗大、工人劳动强度高等问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的浮选药剂量预测及自动添加方法。选择煤泥浮选过程主要过程变量作为模型输入变量,药剂添加量作为输出变量,建立了一个基于LSSVM的多输入多输出模型,同时利用粒子群算法（PSO）对模型内部参数进行优化选择,并进行了仿真验证。应用效果表明：在保证产品质量情况下,系统能够有效地降低药剂消耗,其中捕收剂消耗量降低了13.73%,起泡剂消耗量降低了12.67%,应用效果良好。
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