遗传算法优化的Elman神经网络在氧化还原电位预测中的应用

"这篇论文是2014年由蔡鑫、南新元和孔军共同发表的，主题是关于改进Elman神经网络在氧化还原电位（ORP）预测中的应用。他们使用了优化的遗传算法来提升Elman神经网络的性能，解决了传统Elman网络训练速度慢和可能陷入局部最优的问题。通过改进遗传算法的适应度值和种群多样性，提高了搜索效率并保留了优秀的个体。在实际案例——新疆某金矿的ORP数据上验证模型，结果显示模型预测效果良好，对于实际的金矿开发具有一定的参考价值和指导意义。该研究属于自然科学领域，主要分类为地质矿业与计算机技术。" 本文介绍了一种针对氧化还原电位预测的新方法，即采用改进的Elman神经网络结合遗传算法。Elman神经网络是一种递归神经网络，能处理时间序列数据，并且具有内在的动态反馈机制，能够有效逼近任意非线性函数。然而，Elman网络在训练过程中可能存在速度慢和易于陷入局部最优的不足。为了克服这些问题，研究者引入了遗传算法进行优化。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法，通过模拟物种的进化过程来寻找问题的解决方案。在本研究中，对遗传算法的适应度函数和种群多样性进行了改进。适应度函数是衡量个体在当前环境中的生存能力，而种群多样性则确保算法在搜索空间中的广泛探索，防止过早收敛。这些改进旨在保持遗传算法的搜索效率，同时保留优秀的网络结构，从而提高整体预测性能。 实验部分，研究者选取了新疆某个金矿的实际ORP测量数据来验证提出的模型。金矿开发中，ORP的预测对于理解矿石氧化状态、评估矿产资源的开采条件以及制定合理开采策略至关重要。通过对比分析，表明改进的Elman神经网络模型在预测ORP方面表现优异，能提供准确的预测结果。 这项工作在理论和实际应用上都有重要意义，它不仅提升了Elman神经网络的预测性能，还展示了这种方法在金矿开发中的潜在应用价值。对于地质矿业领域的科研人员以及关注ORP预测的技术人员来说，该研究提供了新的工具和思路。