收稿日期: 2016-12-19
修回日期: 2017-07-25
网络出版日期: 2018-02-12
基金资助
国家自然科学基金青年基金项目“基于人工智能的矿山技术经济指标动态优化”（编号：51404305）、中国博士后科学基金项目“辰州矿业采掘计划可视化编制与优化研究”（编号：2015M572269）和湖南省科技计划项目“辰州矿业采掘计划可视化编制与优化研究”（编号：2015RS4060）联合资助
Analysis of Mineral Resources Utilization Based on Grey Cluster and Grey Prediction Combined Model
Received date: 2016-12-19
Revised date: 2017-07-25
Online published: 2018-02-12
为系统研究某矿山矿产资源利用情况，采用灰色聚类方法对该矿山多年的矿石贫化率、矿石回采率和选矿回收率进行灰色聚类分析，得到矿产资源利用情况较差的年份分别为1996、1999、2003、2008、2010和2014年，并以此形成灾变序列。然后，利用多种灰色预测模型对灾变序列进行预测分析和精度比较，确定差分VERHULST模型为最佳预测模型，预测结果表明2015年也是矿山资源利用情况较差的年份。该预测方法可以指导矿山在资源利用情况较差的年份采取系列应对措施，以提高矿山的资源综合利用效率。
关键词： 灰色聚类分析; 灰色预测模型; 矿产资源利用; 差分VERHULST模型; 灾变序列
邓高 , 杨珊 . 基于灰色聚类与灰色预测组合模型的矿产资源利用情况分析[J]. 黄金科学技术, 2017 , 25(5) : 85 -92 . DOI: 10.11872/j.issn.1005-2518.2017.05.085
In order to analyse mineral resources utilization in mine，the traditional grey clustering analysis which had been improved was used.The rate of ore dilution，the ore recovery rate and the beneficiation recovery were analyzed，and the year of poor utilization on mineral resources were 1996，1999， 2003，2008，2010 and 2014，and a disaster sequence was formed.A variety of grey prediction model was used to compare predictive analysis and accuracy of disaster sequence，and the differential VERHULST model was determined as the best model.The prediction results show that 2015 is also the case of poor utilization of mine resources.The prediction method can guide the mine to take a series of counter measures in the year when the resource utilization is poor to improve the mine resources comprehensive utilization efficiency.
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