基于SOA-ELM的水泥分解炉温度预测

发布时间：2018-07-15 21:50

【摘要】：在变工况的水泥生产过程中,为预知风、煤、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0.004 5%。该模型的建立,可为后期的分解炉温度控制提供依据。
[Abstract]:In order to predict the input of wind, coal and material in the process of cement production under variable working conditions, a temperature prediction model of cement calciner based on crowd search algorithm (SOA) optimization limit learning machine (ELM) was proposed. Based on the field data and relative factors, the prediction model is established by ELM, and the input and output weights of ELM are dynamically optimized by SOA to overcome the randomness of initial weights and to predict the temperature of calciner. Compared with ELM model with unoptimized weights and ELM model optimized by particle swarm optimization (PSO), the simulation results show that the SOA-ELM model has better prediction ability. When the number of hidden nodes is 9, the average relative error between the predicted value and the real value of the model is 0.004. The establishment of the model can provide the basis for the later stage of calciner temperature control.
【作者单位】： 长春工业大学电气与电子工程学院;
【基金】：吉林省科技厅项目(20150203003SF)
【分类号】：TP18;TQ172.622.26

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