基于数据的废纸配比预测纸浆白度的研究

• 作者: 刘章 叶文轩 沈文浩 焦东
• 来源期刊: 中国造纸
• 学科: 工学
• 关键词: 废纸配比 纸浆性能 支持向量(SVM) BP神经网络 预测模型
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 36-41
• 页数: 6页
• 分类号: TS78
• 字数: 5206字
• 语种: 中文

摘要

针对实际生产过程中根据人工经验配比废纸用量导致纸浆性能与预期差别较大的现状,本研究利用纸厂提供的废纸配比和纸浆性能检测数据,使用BP神经网络和支持向量机(SVM)的建模方法,分别采用全部样本数据和样本平均值数据建立基于废纸配比的纸浆白度预测模型.研究结果表明,在模型预测精度、预测稳定性以及模型训练时间等方面,以样本平均值数据作为建模数据集,使用SVM方法建立的纸浆白度预测模型,具有较好的预测精度(2.42％)和良好的稳定性(0.58％),且模型训练时间短(0.2 s),可以满足实际生产过程的需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈文浩	华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室	77	419	10.0	17.0
2	刘章	华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室	2	1	1.0	1.0
3	叶文轩	华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室	3	1	1.0	1.0
4	焦东		9	11	2.0	3.0