【摘要】：在變工況的水泥生產(chǎn)過(guò)程中,為預(yù)知風(fēng)、煤、料的投入量,提出一種基于人群搜索算法(SOA)優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)的水泥分解爐溫度預(yù)測(cè)模型。采用現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù),選取相關(guān)因素,用ELM建立預(yù)測(cè)模型,通過(guò)SOA對(duì)ELM的輸入輸出權(quán)值進(jìn)行動(dòng)態(tài)尋優(yōu),克服其初始權(quán)值的隨機(jī)性,實(shí)現(xiàn)分解爐溫度的預(yù)測(cè)。與未優(yōu)化權(quán)值的ELM模型和利用粒子群算法(PSO)優(yōu)化的ELM模型進(jìn)行仿真對(duì)比,實(shí)驗(yàn)表明該SOA-ELM模型具有更佳的預(yù)測(cè)能力。在隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為9時(shí),該模型的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的平均相對(duì)誤差為0.004 5%。該模型的建立,可為后期的分解爐溫度控制提供依據(jù)。
[Abstract]:In order to predict the input of wind, coal and material in the process of cement production under variable working conditions, a temperature prediction model of cement calciner based on crowd search algorithm (SOA) optimization limit learning machine (ELM) was proposed. Based on the field data and relative factors, the prediction model is established by ELM, and the input and output weights of ELM are dynamically optimized by SOA to overcome the randomness of initial weights and to predict the temperature of calciner. Compared with ELM model with unoptimized weights and ELM model optimized by particle swarm optimization (PSO), the simulation results show that the SOA-ELM model has better prediction ability. When the number of hidden nodes is 9, the average relative error between the predicted value and the real value of the model is 0.004. The establishment of the model can provide the basis for the later stage of calciner temperature control.
【作者單位】： 長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;
【基金】：吉林省科技廳項(xiàng)目(20150203003SF)
【分類號(hào)】：TP18;TQ172.622.26

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本文編號(hào)：2125482