典型文献
基于改进PSO-SVM的球磨机出粉量估算
文献摘要：
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.
文献关键词：
出粉量;SVM;模拟退火;PSO
中图分类号：
作者姓名：
胡伟;杨谋存;陆金桂;张明杨;周爽
作者机构：
南京工业大学机械与动力工程学院,南京211816
文献出处：
引用格式：
[1]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(07):25-27
A类：
B类：
PSO,球磨机,出粉量,机系统,系统参数,估算模型,模拟退火,非线性映射,平均相对误差,方相,改进算法
AB值：
0.181142
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