基于SOA-ELM的水泥分解炉温度预测

• 作者: 王盛慧 王金有
• 来源期刊: 中国测试
• 关键词: 水泥分解炉温度 预测模型 人群搜索算法 极限学习机
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 测控技术
• 页码范围: 91-94
• 页数: 4页
• 字数: 3752字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11857/j.issn.1674-5124.2017.08.019

摘要

在变工况的水泥生产过程中,为预知风尧煤尧料的投入量,提出一种基于人群搜索算法(SOA)优化极限学习机(ELM)的水泥分解炉温度预测模型.采用现场数据,选取相关因素,用ELM建立预测模型,通过SOA对ELM的输入输出权值进行动态寻优,克服其初始权值的随机性,实现分解炉温度的预测.与未优化权值的ELM模型和利用粒子群算法(PSO)优化的ELM模型进行仿真对比,实验表明该SOA-ELM模型具有更佳的预测能力.在隐层节点数为9时,该模型的预测值与真实值的平均相对误差为0.0045％.该模型的建立,可为后期的分解炉温度控制提供依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王盛慧	长春工业大学电气与电子工程学院	29	88	5.0	8.0
2	王金有	长春工业大学电气与电子工程学院	1	1	1.0	1.0