2022五一杯B题 基于BP神经网络的矿石加工质量控制问题.docx

目前对矿石加工的质量要求越来越高，因此需要在加工过程中对其进行质量测试，保证加工质量的准确度[1]。本文主要运用非线性预测算法及数据处理相关知识，以矿石加工质量控制问题为研究对象，综合运用线性插值、BP神经网络和数据离散化等方法对问题给出求解的过程和结果。 针对问题一，首先根据实际情况使用删除法或线性插值法对数据进行预处理。经过皮尔逊相关系数分析，计算指标A、B、C、D之间的相关性，根据计算结果所得的相关系数表可知，各指标之间不具有显著相关性。根据附件1中所给的数据以及对数据的处理结果，以系统调温区间的平均温度作为基数据，将产品质量和原矿参数按照基数据划分，得出产品质量、温度、原矿参数之间的一一对应关系。选择BP神经网络模型，以系统温度、原矿参数作为输入数据，产品质量作为输出数据，训练神经网络，得到系统温度、原矿参数和产品质量之间的关系。根据题目所给2022-01-23两组系统温度，选择当天原矿参数输入神经网络，输出产品质量结果。 针对问题二，同样采用BP神经网络模型。以原矿参数和产品质量为输入数据，系统温度为输出数据，训练神经网络，得到系统温度与原矿参数、产品质量的关系，根据问题2所 数和系统温度为自变量，建立BP神经网络模型来解决矿石加工质量控制的问题。BP神经网络是一种反向传播的学习算法，适用于非线性回归和分类任务，特别适合处理复杂的关系和模式识别。在这个问题中，BP神经网络被用来学习系统温度、原矿参数与产品质量之间的非线性关系。 数据预处理是必不可少的步骤，它包括删除异常值（如果存在）或使用线性插值填充缺失值。线性插值是一种简单但有效的插值方法，用于估算连续数据中的空缺值，确保数据的完整性和连续性。在本案例中，通过皮尔逊相关系数分析了指标A、B、C、D之间的相关性，结果显示它们之间不存在显著相关性，这有助于确定独立变量与目标变量之间的直接关系。 接着，使用附件1中的数据，以系统调温区间的平均温度作为基准，将产品质量和原矿参数按照这个基准进行划分，建立了产品质量、温度和原矿参数之间的对应关系。BP神经网络模型被构建，其中系统温度和原矿参数作为输入，产品质量作为输出。通过训练神经网络，模型可以学习到输入变量和输出变量之间的复杂映射，从而对新数据进行预测。例如，对于2022-01-23的数据，将当天的原矿参数输入模型，输出预测的产品质量。 对于问题二，模型的输入和输出进行了交换，以原矿参数和产品质量为输入，系统温度为输出，训练后的神经网络可以预测出与特定产品质量和原矿参数相匹配的系统温度。 问题三涉及产品质量的预测和合格率的计算。通过线性插值预处理数据，使用神经网络找到产品质量与原矿参数、过程参数、系统温度的函数关系，进而预测2022-04-08和2022-04-09两天的产品质量和合格率。K-Fold交叉验证用于评估合格率预测的准确性，这是一种常用的模型验证技术，可以防止过拟合并提供更稳健的性能估计。 问题四探讨了系统温度变化对合格率的影响。通过上调和下调1%的温度，观察合格率的变化，展示了模型对温度调整的敏感性。同时，使用历史数据训练模型，预测模拟合格率并与实际合格率比较，验证模型的准确性。此外，通过模型找出达到特定合格率所需的温度，并应用到2022-04-10和2022-04-11的数据中，结果显示未能达到80%和99%的合格率要求。 本文运用BP神经网络和相关数据处理技术，成功解决了矿石加工质量控制的问题，通过建立预测模型，为实际生产过程提供了优化建议，有助于提高矿石加工的效率和产品质量。这种数据驱动的方法在工业控制和优化领域具有广泛的应用前景。