基于SLPSO-WNN的铸造熔炼工序能耗预测模型

• 作者: 张伟光 胡文浩 陈明
• 来源期刊: 机电一体化
• 关键词: 熔炼工序 能耗预测 小波神经网络 SLPSO
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 应用·交流
• 页码范围: 39-43
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16413/j.cnki.issn.1007-080x.2018.07.007

摘要

为了实现铸造熔炼工序的能耗预测,采用小波神经网络(wavelet neural network,WNN)建立能耗预测模型.针对WNN模型初始化中存在的问题,提出一种基于SLPSO的WNN模型初始化方法.对基于随机法、RBS和SLPSO初始化的WNN模型训练效果进行对比测试,结果显示SLPSO-WNN模型具有较低的平均相对误差;采用企业实际数据进行了基于SLPSO-WNN模型的能耗预测,预测平均相对误差为2.48％:验证了模型的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈明	同济大学机械与能源工程学院	183	1321	20.0	29.0
2	张伟光		2	0	0.0	0.0
3	胡文浩	同济大学机械与能源工程学院	1	0	0.0	0.0