【摘 要】
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针对钨离子交换穿漏时间频繁检测、检测滞后、相对误差大、工人劳动强度大的问题,基于神经网络学习预测的思想和结合钨冶炼厂实际生产情况,以交前液的pH值、波美度、电导率、
【基金项目】
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国家自然科学基金资助（61364014）, 江西省对外科技合作项目（2010EHA01400）
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针对钨离子交换穿漏时间频繁检测、检测滞后、相对误差大、工人劳动强度大的问题,基于神经网络学习预测的思想和结合钨冶炼厂实际生产情况,以交前液的pH值、波美度、电导率、流速为输入量,以穿漏时间为输出量,建立最小二乘法支持向量机（LS-SVM）穿漏时间预测模型,并用粒子群算法（PSO）选取核参数γ和误差惩罚参数c。仿真分析表明该模型能够很好地对离子交换穿漏时间进行预测,预测精度高,最大绝对误差为8 min,最大相对误差为1.538 5%,符合钨离子交换工艺要求,可取代人工检测,降低工人劳动强度,减少钨资源浪费,
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