基于PCA-PSO-SVR的PV型旋风分离器粒级效率建模

• 作者: 张林林 张玮 李立毅
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: PV 型旋风分离器 支持向量回归算法 粒子群优化 粒级效率建模 主元分析法
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 化学与化学工程·材料科学与工程
• 页码范围: 663-668
• 页数: 6页
• 分类号: TQ028.1|TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2020.05.006

摘要

为了准确地表达PV型旋风分离器的粒级效率与结构参数、操作参数之间复杂的非线性关系,采用PCA-PSO-SVR混合算法对PV型旋风分离器的粒级效率进行建模.采用主元分析法(PCA)对实验数据集进行降维处理,通过粒子群优化算法(PSO)对支持向量回归(SVR)模型中的超参数进行优化.将优化后的回归模型和其它机器学习模型在预测准确性、泛化性、鲁棒性以及运行速度方面进行了对比,结果表明,利用PCA-PSO-SVR算法对PV型旋风分离器的粒级效率建模是一种准确而有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张玮		33	133	6.0	11.0
2	李立毅		3	0	0.0	0.0
3	张林林		1	0	0.0	0.0