基于機器學(xué)習(xí)方法預(yù)測地浸過程中鈾浸出金屬量的變化

摘要： 在地浸采鈾過程中，準(zhǔn)確預(yù)測鈾浸出金屬量具有重要意義。使用多元線性回歸、多層感知機(MLP)和隨機森林(RF)多種機器學(xué)習(xí)方法分別建立預(yù)測模型。結(jié)果表明：1)相比于傳統(tǒng)的多元線性回歸算法，MLP和RF兩種方法能夠得到預(yù)測性能更好的模型。2)多層感知機(MLP)模型在預(yù)測鈾浸出金屬量變化的上性能表現(xiàn)最佳(R~2=0.91)。3)在相同的預(yù)測精度下，RF模型比MLP模型耗時更短，超參...