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基于網(wǎng)格搜索與交叉驗(yàn)證的SVM磨機(jī)負(fù)荷預(yù)測(cè)

發(fā)布時(shí)間:2021-08-27 03:58
  針對(duì)實(shí)際生產(chǎn)中只能依據(jù)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)判斷磨機(jī)負(fù)荷(ML)狀態(tài),難以檢測(cè)ML及其直接相關(guān)參數(shù)的問(wèn)題,該文通過(guò)分析反應(yīng)磨機(jī)內(nèi)部負(fù)荷的振動(dòng)信號(hào),提取頻譜特征,利用支持向量機(jī)(SVM)建立磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)的預(yù)測(cè)模型。為解決SVM核函數(shù)參數(shù)g和懲罰因子C主觀(guān)選取問(wèn)題,提出采用網(wǎng)格搜索與交叉驗(yàn)證相結(jié)合的方法,對(duì)SVM參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。最后基于Matlab與VC混合編程,建立仿真平臺(tái),實(shí)現(xiàn)球磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)的預(yù)測(cè)仿真。分別利用SVM默認(rèn)參數(shù)和最佳優(yōu)化參數(shù)代入ML回歸預(yù)測(cè)模型,通過(guò)參數(shù)ML預(yù)測(cè)對(duì)比,得到SVM最佳優(yōu)化參數(shù)下訓(xùn)練的平均平方誤差(MSE)和平方相關(guān)系數(shù)(r2)均優(yōu)于SVM默認(rèn)參數(shù)下的預(yù)測(cè)結(jié)果。 

【文章來(lái)源】:中國(guó)測(cè)試. 2017,43(01)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】:5 頁(yè)

【文章目錄】:
0 引言
1 SVM基本原理
2 SVM模型參數(shù)優(yōu)化
    2.1 交叉驗(yàn)證
    2.2 網(wǎng)格搜索
    2.3 參數(shù)選取步驟
3 磨機(jī)負(fù)荷預(yù)測(cè)仿真與結(jié)果分析
    3.1 磨礦試驗(yàn)
    3.2 SVM參數(shù)優(yōu)化
    3.3 仿真結(jié)果分析
4 結(jié)束語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[3]基于KPCA頻譜特征提取的球磨機(jī)負(fù)荷建模方法[J]. 馮雪,趙立杰,鄭瀚洋.  沈陽(yáng)化工大學(xué)學(xué)報(bào). 2014(02)
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[5]金屬礦山選礦廠(chǎng)磨礦分級(jí)自動(dòng)控制研究現(xiàn)狀[J]. 石立,張國(guó)旺,肖驍.  金屬材料與冶金工程. 2014(01)
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本文編號(hào):3365603

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