基于麻雀搜索算法优化的物料加压过滤过程模型改进
刘惠中1
游科顺2
1.江西理工大学机电工程学院,江西赣州341000;江西省矿冶机电工程技术研究中心,江西赣州3410002.江西理工大学机电工程学院,江西赣州341000
摘要：为了更好地提升物料加压过滤过程的作业效率和脱水效果,获取加压过滤过程的最优控制参数,构建一个高精度的物料加压过滤过程模型,研究分析了支持向量机(SVM)和支持向量回归(SVR)的特点,采用从工业压滤脱水系统获取的物料加压过滤脱水数据,分别构建了支持向量回归(SVR)仿真模型和基于麻雀搜索算法优化的支持向量回归(SSA-SVR)仿真模型,并采用平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均百分比误差(MA PE)和决定系数(R2)分析了模型的仿真效果,验证了模型对工业加压过滤数据集的仿真精度.试验结果表明:采用麻雀搜索算法优化的支持向量回归(SSA-SVR)仿真模型具有相对更高的精度和更好的真实性,可更好地对加压过滤系统控制参数进行优化和合理控制.
关键词：加压过滤脱水加压过滤过程模型SVMSVR麻雀搜索算法参数优化
分类号：TD926.2+2(选矿)
资助基金：江西省双千计划创新人才项目(JXSQ2018101046)
论文发表日期：2021-12-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 14-19 )
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