基于模型迁移的磨矿过程混合蛙跳算法-小波神经网络软测量建模及重构

王介生; 杨阳; 孙世峰

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基于模型迁移的磨矿过程混合蛙跳算法-小波神经网络软测量建模及重构

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以磨矿过程的关键工艺指标(磨矿粒度和磨机排矿速率)为预测对象,提出一种基于小波神经网络(WNN)的自适应软测量建模方法.通过对磨矿过程工艺的分析,选取了软测量模型的辅助变量,利用混合蛙跳算法(SFLA)对WNN软测量模型的结构参数(小波函数伸缩因子、平移因子和网络连接权重)进行优化,实现软测量模型输入输出变量之间的非线性映射;并采用模型迁移思想及输入输出修正规划方法实现软测量模型的重构,以解决输入矿石品位改变这一动态工况下的模型自适应校正问题.仿真结果表明,所提出的模型能够显著提高磨矿过程中经济技术指标预测的精度和鲁棒性,满足磨矿生产过程的实时控制要求.

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来源
《上海交通大学学报》 |2012年第12期|1951-1955|共5页
作者
王介生; 杨阳; 孙世峰;
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作者单位

辽宁科技大学电子与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TK232;
关键词
磨矿过程; 软测量; 小波神经网络; 混合蛙跳算法; 模型迁移;

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