【摘要】为精准地预测精矿品位，融合粒子群算法与 BPNN，建立基于 PSO-BPNN 的精矿品位预测模型。将某矿山选矿厂的 500 组数据作为样本，训练样本选前400组数据，测试样本选后100组数据，采用BPNN和PSO-BPNN进行案例应用。结果表明：在精矿品位预测过程中，PSO-BPNN 增强了 BPNN 的预测精度和收敛速率，最大相对误差小于 1%，预测精度达到 99%。