基于极限学习机的采煤机功率预测模型构建

邓金涛; 丁华

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为提高采煤机概念设计的效率和质量,充分继承专家知识经验,面向采煤机概念设计过程,分析了采煤机内部参数的耦合关系,结合粗糙集属性约简和规则提取,提出基于极限学习机的采煤机电机功率预测模型。采用遗传算法优化隐含层神经元个数,并通过分析不同激励函数对决定系数的影响,优选激励函数。最后选用设备制造商的数据进行实验分析,并与支持向量机模型进行对比。结果表明,该模型决定系数保持在0.95以上,平均相对误差在5%以内,精度优于支持向量机模型,并且ELM模型在计算速度方面具有显著优势,能够满足应用需求。

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来源
《矿业研究与开发》 |2018年第10期|80-85|共6页
作者
邓金涛; 丁华;
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作者单位

太原理工大学机械工程学院;

山西太原030024;

煤矿综采装备山西省重点实验室;

山西太原030024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类地下采掘机械;
关键词
采煤机; 功率预测; 概念设计; 极限学习机; 支持向量机;

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