• 论文
主办单位:煤炭科学研究总院有限公司、中国煤炭学会学术期刊工作委员会
基于改进PSO-SVM的球磨机出粉量估算
  • 作者

    胡伟杨谋存陆金桂张明杨周爽

  • 单位

    南京工业大学机械与动力工程学院

  • 摘要
    结合球磨机系统参数,利用支持向量机(SVM)建立球磨机出粉量的估算模型。为减小估算模型的误差,提出了一种基于模拟退火改进的粒子群(PSO)优化SVM算法用于球磨机系统参数和出粉量之间的非线性映射,以此建立估算模型,并以平均相对误差和平方相关系数为指标对模型的性能进行评估。为验证改进算法的可靠性,将改进的算法与传统的SVM算法进行对比。仿真结果表明:改进的算法对出粉量有较好的预估能力,预测值与实际值平均相对误差为2.200 8%,平方相关系数为0.958 7。
  • 关键词

    出粉量SVM模拟退火PSO

  • 文章目录

    0 引言
    1 多策略优化SVM
    (1)引入模拟退火机制
    (2)惯性权重自适应变异
    2 计算实例
    (1)数据获取
    (2)参数设置
    (3)计算结果与分析
    3 种模型的误差对比如表2所示。
    3 结语
  • 引用格式
    胡伟,杨谋存,陆金桂,张明杨,周爽.基于改进PSO-SVM的球磨机出粉量估算[J].煤矿机械,2022,43(07):25-27.DOI:10.13436/j.mkjx.202207010.
相关问题

主办单位:煤炭科学研究总院有限公司 中国煤炭学会学术期刊工作委员会

©版权所有2015 煤炭科学研究总院有限公司 地址:北京市朝阳区和平里青年沟东路煤炭大厦 邮编:100013
京ICP备05086979号-16  技术支持:云智互联