写一篇关于“网络模型, 絮凝沉降, 絮凝剂单耗”的摘要：
为了得到最佳的絮凝沉降参数，研究使用BP神经网络进行优化选择。通过对比分析，将输入因子简化为絮凝剂单耗和尾砂质量分数2个因子，输出因子简化为沉降速度1个因子；通过正交试验，建立网络学习、训练样本，优选出最佳网络模型。扩大正交试验，增加输入因子水平，组合优选样本，搜索最佳絮凝沉降参数。以司家营铁矿全尾砂絮凝沉降为例，优选出絮凝剂单耗为10g/t，尾砂质量分数为18%，预测沉降速度为1.38m/h，满足生产要求，比原生产所需絮凝剂单耗节省50%。应用结果表明：该研究成果效果显著，为絮凝沉降参数优选提供一种新思路。