本发明公开了一种基于串行混合模型的金氰化浸出过程浸出率实时预测方法,即实现浸出率的在线预测方法。预测方法的特点是:(1)本发明建立了完整的金氰化浸出过程动态机理模型—金、氰离子物料守恒方程,并以此机理模型作为串行混合预测模型的核心,这样能够保证模型趋势的准确性;(2)本发明基于Tikhonov正则化方法估计金氰化浸出过程动力学反应速度,该方法可以有效抑制测量数据噪声对估计结果的影响。并采用BP神经网络数据模型以串行形式估计机理模型中的未知参数,提高了模型的精度及推广能力。本发明的预测方法有以下优点:采用了机理模型与数据模型相结合的串行混合建模方法,充分利用了已有的过程先验知识,提高了动态机理模型的预测精度以及泛化能力,具有结构简单、可靠性高、可解释性强、泛化能力好等优点。
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