典型文献
基于改进型LS-SVM技术的煤泥浮选智能优化控制方法
文献摘要：
针对现有的煤泥浮选控制算法公式复杂、评估时间长等问题,文章提出了一种基于多重最小二乘支持向量机(LS-SVM)的浮选精煤灰分综合评估模型;首先,建立了基于LS-SVM的单一煤种的单一估计模型,并利用引力搜索算法对其内部参数进行了优化;其次,设计了模型更新策略,解决了单一模型精度下降的问题;此外,为了解决模型失配问题,还研究了由多个单一模型组成的多个LS-SVM模型以及模型切换机制;最后,进行了工业试验和评价,实验结果表明,煤泥浮选的评估值与实际值的平均相对误差为3.32％,综合模型的估计精度和适应性能够满足工业要求.
文献关键词：
煤泥浮选;最小二乘支持向量机;引力搜索算法;综合评估模型;洁净煤灰含量
中图分类号：
作者姓名：
郭伟;贾永飞;赵欣
作者机构：
中煤华晋集团有限公司王家岭选煤厂,山西运城 043300
文献出处：
引用格式：
[1]郭伟;贾永飞;赵欣-.基于改进型LS-SVM技术的煤泥浮选智能优化控制方法)[J].计算机测量与控制,2022(12):119-124
A类：
洁净煤灰含量
B类：
改进型,LS,煤泥浮选,智能优化控制,优化控制方法,控制算法,最小二乘支持向量机,浮选精煤灰分,综合评估模型,煤种,引力搜索算法,模型更新,更新策略,模型精度,模型失配,模型切换,切换机制,工业试验,评估值,平均相对误差,综合模型,估计精度
AB值：
0.291333
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