2023年第5期doi:10.3969/j.issn.1671-9492.2023.05.007基于改进狮群算法和BP神经网络模型的磨矿浓度预测有色金属(选矿部分)·59·葛子源1.2.3,王庆凯2.3,邹国斌2.3,杨佳伟23,刘道喜2.3(1.北京矿冶研究总院,北京100160;2.矿冶科技集团有限公司,北京100160;3.矿冶过程自动控制技术国家重点实验室,北京102628)摘要:针对当前选矿生产过程中磨矿参数难以实时测量,导致的无法对磨矿流程控制进行有效实时优化的问题,提出了一种基于改进狮群算法和BP神经网络的磨矿浓度预测方法。传统的狮群算法(LionSwarmOptimization,LSO存在容易陷入局部最优解和局部搜索能力弱的问题,通过改变狮王更新方式的同时加人衰减因子,来提升全局搜索能力,避免陷人局部最优解,对于母狮和学习狮的更新方式引人了动态学习策略,来优化局部搜索能力,并在仿真测试中验证了改进算法的优越性。同时利用改进的算法代替BP神经网络中的梯度下降法,来搜索最优的权值和阈值,提升BP神经网络收敛速度和收敛精度。试验结果表明,改进狮群算法优化的BP神经网络(ImprovedLionSwarmOptimization-BP,ILSO-BP)在此预测问题上有更好的效果。关键词:狮群算法;衰减因子;动态学习;BP神经网络;磨矿浓度预测中图分类号:TD928.9;TP183PredictionofGrindingConcentrationBasedonImprovedLionSwarmAlgorithmandGEZiyuan1.2.3,WANGQingkai23,ZOUGuobin23,YANGJiawei23,LIUDaoxi2.3(1.BeijingGeneralResearchInstituteofMiningandMetallurgy,Beijing100160,China;3.StateKeyLaboratoryofAutomaticControlTechnologyinMiningandMetallurgyProcess,Abstract:Inordertosolvetheproblemthatthegrindingparametersaredifficulttobemeasuredinrealtimeinthecurrentbeneficiationproductionprocess,andthegrindingprocesscontrolcannotbeeffectivelyoptimizedinrealtime,agrindingconcentrationpredictionmethodbasedonimprovedLionSwarmAlgorithmandBPneuralnetworkwasproposed.ThetraditionalLionSwarmOptimization(LSO)waseasytofallintolocaloptimalsolutionandthelocalsearchabilityisweak,bychangingtheupdatemethodofthelionkingandaddingtheattenuationfactor,toimprovetheglobalsearchabilityandavoidfallingintolocaloptimalsolution,fortheupdatemethodofthelionessandlearninglion,thedynamiclearningstrategywasintroducedtooptimizethelocalsearchcapability.Andthesuper...