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

"改进Elman神经网络在氧化还原电位预测中的应用" 本文是一篇研究论文，探讨了如何利用改进的Elman神经网络来预测氧化还原电位（ORP），特别是在金矿开采过程中的应用。Elman神经网络是一种递归神经网络，能够处理时间序列数据并具备动态预测能力，它通过内部状态（隐藏层）来捕获历史信息，从而对复杂非线性关系进行建模。然而，原始Elman网络在训练过程中可能存在收敛速度慢以及易陷入局部最优的问题。 为了克服这些问题，研究者们引入了遗传算法进行优化。遗传算法是一种基于自然选择和遗传原理的全局优化方法，能够有效地搜索解决方案空间，寻找全局最优解。在本文中，他们对遗传算法的适应度值和种群多样性进行了改进，旨在保留优秀个体的同时提高搜索效率，从而更快速地训练出高质量的Elman神经网络模型。 具体实施中，研究人员采用了具有动态反馈的OHF（Optimized Hidden Feedback）Elman神经网络结构，这种结构增强了网络对非线性函数的拟合能力和动态预测能力。通过遗传算法优化网络的权重和阈值，使得网络在预测ORP时能更好地适应复杂的环境变化。 实验部分，研究者使用新疆某金矿的实际测量数据来验证模型的效果。结果证明，改进后的Elman神经网络模型在预测氧化还原电位方面表现良好，具有较高的精度，对于金矿开发过程中的ORP预测具有一定的实际应用价值和指导意义。 关键词涉及到的主要技术点有：Elman神经网络、遗传算法以及氧化还原电位预测。Elman神经网络是研究的重点，它的改进和优化是提高预测准确性的关键；遗传算法则是优化工具，用于解决Elman网络训练中的问题；而氧化还原电位预测是具体的应用场景，反映了这一技术在地质矿物分析领域的实用性。 中图分类号TF341．6对应于矿业工程，TP273对应于自动控制与系统工程，这表明该研究结合了地质工程和自动化技术，具有跨学科的特点。文献标志码A表示该文章属于原创性科学研究，文章编号1000－2162(2014)02－0027－06则标识了文章的发布期刊和具体位置。 这篇研究论文深入探讨了如何利用改进的Elman神经网络和遗传算法来提高氧化还原电位的预测性能，对于金矿开发和其他类似领域中需要预测ORP的情景具有重要的理论和实践意义。