基于神经网络的产品质量预测方法

绿色可持续发展政策下，为了节能减排，节约不可再生的矿物资源以及加工所需的能源，需要提高矿石加工质量。文章主要分析在矿石加工过程中，保持其他环境变量不变，矿石质量和温度控制对矿石产品质量的影响，并进行产品质量指标的预测，以及给定指标，对温度进行设定，最后进行模型推广。对于文中的问题1，选择通过给定的生产加工数据，建立相应数学模型以研究系统温度对产品质量的影响，进而给出用系统温度预测产品质量的方法。首先建立一个系统温度之间的数学模型Ⅰ，以观测两者可能存在的潜在关系；其次建立一个系统温度与指标的模型Ⅱ，对结果进行预测，同时用神经网络预测法进行预测并将结果进行比较；最后得出指标数值。对于文中的问题2，首先在建立模型前用多元线性回归分析，再用神经网络预测，得到原数据的预测值，通过比对原数据与预测数据得到预测方法的准确性；再由所确定的预测方法得到系统所需参数，得出系统设定的温度。