[发明专利]一种利用机器学习预测充填料浆环管压降的方法在审
| 申请号： | 202010455595.5 | 申请日： | 2020-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN111753399A | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 陈秋松;齐冲冲;张钦礼;姚道春;董世华;苏卫宏;惠林;汪令辉;古绪球;潘敏;盛欢;王道林 | 申请（专利权）人： | 中南大学;铜陵有色金属集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06N3/00;G06N20/00;G06F119/14 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 赵琴娜 |
| 地址： | 410083 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种利用机器学习预测充填料浆环管压降的方法，基于已知矿山尾砂环管实验的压降数据及其影响因素构建数据集，进行归一化处理，并确定训练集和测试集，利用机器学习算法在训练集上进行训练，建立环管压降预测模型，并在测试集上测试预测精度，该方法只需要对适量已知类型的尾砂进行试验，试验结果用于训练环管压降预测模型，即可应用于未知尾砂或不同充填工艺的环管压降预测，获得较好的预测精度，且工作量小、成本低、可靠性高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 机器 学习 预测 充填 料浆环管压降 方法 | ||
【主权项】：
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