基于改进SFLA-LSSVM的矿浆管道临界淤积流速预测

杨静宗; 王晓东; 吴建德

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基于改进SFLA-LSSVM的矿浆管道临界淤积流速预测

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由于矿浆管道的临界淤积流速受被输送物料的性质、浆体的物理特性等因素的影响,计算较为复杂,现有各种类型的经验计算公式无论在适用面还是精度上都难以满足实际需求.为此,引入了改进的混合蛙跳算法(SFLA)优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的新方法对临界淤积流速值进行了预测.针对该算法容易陷入早熟收敛和局部最优等问题,所改进的混合蛙跳算法通过参考PSO算法的更新方式,引入了非线性递减的惯性权值.此外,还融合了基于平均值思想的局部搜索更新策略和基于群体适应度方差的局部最优的判定方式.仿真结果表明该算法所取得的预测效果优于常规的方法,同时与所选的临界淤积流速的经验公式相比有着较高的精度.

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来源
《云南大学学报：自然科学版》 |2017年第1期|25-32|共8页
作者
杨静宗; 王晓东; 吴建德;
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作者单位

昆明理工大学信息工程与自动化学院;

云南昆明650500;

云南省矿物管道输送工程技术研究中心;

云南昆明650500;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
临界淤积流速; 矿浆管道; 混合蛙跳算法(SFLA); 最小二乘支持向量机(LS—SVM);

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