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基于GSA-LSSVM的浓缩机煤泥沉降厚度预测模型研究
  • 242
  • 作者

    吴桐王然风王靖千

  • 单位

    太原理工大学矿业工程学院

  • 摘要
    根据选煤厂浓缩机煤泥沉降过程煤泥厚度检测困难,相关检测仪器价格昂贵、检修困难且可靠性较差等情况,提出了利用浓缩过程可测变量,通过对万有引力搜索算法(GSA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)模型中的相关参数,建立了一种基于GSA-LSSVM的浓缩机煤泥沉降厚度预测模型。结果表明,通过煤泥沉降厚度预测值和实测值对比显示相对误差在9%以内,表明模型具有较高的精确性和稳定性。对于实现选煤厂浓缩机运行过程中关键参数在线检测和闭环优化控制具有重要意义。
  • 关键词

    选煤厂浓缩机煤泥沉降厚度GSA-LSSVM预测模型

  • 基金项目(Foundation)
    山西省科技计划研究项目面上青年基金(201801D221358)；
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