基于IPSO-SVR的水泥窯尾分解率軟測量研究
本文關鍵詞:基于IPSO-SVR的水泥窯尾分解率軟測量研究
更多相關文章: 在線檢測 窯尾分解率 軟測量 粒子群算法 支持向量回歸機
【摘要】:為實現(xiàn)水泥窯尾分解率的實時在線檢測,利用軟測量技術在解決工業(yè)在線測量問題中的優(yōu)勢,提出一種改進的粒子群參數優(yōu)化的支持向量回歸機算法(IPSO-SVR),即通過粒子群算法對支持向量機模型核心參數進行優(yōu)化選擇,并在粒子群算法中引入自適應慣性權重的思想,克服粒子群算法容易出現(xiàn)早熟收斂、陷入局部極值的缺點,最終建立起基于IPSO-SVR的窯尾分解率軟測量模型。將其與基于交叉驗證法(CV)和未改進粒子群算法優(yōu)化SVR參數的軟測量模型進行仿真對比實驗,實驗表明:該IPSO-SVR模型具有更佳的預測能力,窯尾分解率預測相關系數達0.857 5,預測最大相對誤差不超過1.14%,平均相對誤差為0.75%,可進一步運用到諸如水泥生產等大型工業(yè)的產品分解率預測中。
【作者單位】: 長春工業(yè)大學電氣與電子工程學院;
【關鍵詞】: 在線檢測 窯尾分解率 軟測量 粒子群算法 支持向量回歸機
【基金】:吉林省科學技術廳計劃項目(20150203003SF)
【分類號】:TQ172.622.26;TP18
【正文快照】: 0引言預分解技術作為新型干法水泥生產工藝的核心技術,是在懸浮預熱器和回轉窯之間增加了新熱源——分解爐,旨在提高窯尾分解率。增加分解爐設備,減輕了窯內燒成帶的熱負荷,大幅度提高了窯系統(tǒng)的生產效率,所以窯尾分解率的高低及其穩(wěn)定情況成為控制分解爐及回轉窯的重要參考量
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,本文編號:870858
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