2022年五一赛B矿石加工质量控制一等奖-西南交通.pdf
2022年五一赛B题一等奖论文，西南交通大学作品；
本文针对矿山加工质量控制问题进行研究，采用多元线性回归、BP 神经网络
预测、人工神经网络评价模型，旨在对矿石温度、指标、产品合格率做出预测。
针对问题四，在神经系统输出层中通过合格率给系统设定温度导出温度数据。
采用 Sobol 法进行敏感度分析，得出指标 B 的敏感性最大，A 和 C 次之，指标 D
的敏感性最小。利用 Matlab 计算系统设定温度的预测值与实际值的误差，发现误
差值较小，准确性较高，经计算得出合格率为 80%，满足要求，此时系统Ⅰ温度为
1329.27，系统Ⅱ温度为 884.00。
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