基于神经网络补偿灰色预测误差的钴离子浓度预测研究

某厂锌湿法冶炼三段净化过程中的Ⅱ段主要是通过过量添加锑盐和锌粉以除去有害杂质钴离子。本文从现场检测3个月的过程生产数据中,采用SPSS统计学软件深入分析了Ⅱ段净化工矿及其影响因素的相关性,得出了影响Ⅱ段后液钴离子浓度的主要因素,提出采用等维新息灰色预测方法预测Ⅱ段后液钴离子浓度,并采用神经网络补偿灰色预测的误差值。仿真和生产实践证明,该预测模型能够较好地预测Ⅱ段后液钴离子浓度值,从而为优化锑盐和锌粉添加量的操作起指导性作用。