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基于改进型LS-SVM技术的煤泥浮选智能优化控制方法: 收藏
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引用; 《计算机测量与控制》2022年第12期30卷 119-124页; 作者：郭伟贾永飞赵欣中煤华晋集团有限公司王家岭选煤厂山西运城043300; 针对现有的煤泥浮选控制算法公式复杂、评估时间长等问题,文章提出了一种基于多重最小二乘支持向量机(LS-SVM)的浮选精煤灰分综合评估模型;首先,建立了基于LS-SVM的单一煤种的单一估计模型,并利用引力搜索算法对其内部参数进行了优化;其...; 针对现有的煤泥浮选控制算法公式复杂、评估时间长等问题,文章提出了一种基于多重最小二乘支持向量机(LS-SVM)的浮选精煤灰分综合评估模型;首先,建立了基于LS-SVM的单一煤种的单一估计模型,并利用引力搜索算法对其内部参数进行了优化;其次,设计了模型更新策略,解决了单一模型精度下降的问题;此外,为了解决模型失配问题,还研究了由多个单一模型组成的多个LS-SVM模型以及模型切换机制;最后,进行了工业试验和评价,实验结果表明,煤泥浮选的评估值与实际值的平均相对误差为3.32%,综合模型的估计精度和适应性能够满足工业要求。; 来源：详细信息评论

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