期刊文献+
共找到91篇文章
< 1 2 5 >
每页显示 20 50 100
叶丝加料效果影响研究 被引量:19
1
作者 许峰 叶鸿宇 +5 位作者 张建中 孟庆乃 姚光明 张大波 乔学义 孔臻 《烟草科技》 EI CAS 北大核心 2014年第10期5-8,共4页
为完善叶丝加料工艺技术,探索叶丝加料效果的影响因素,采用正交试验,考察了物料流量、滚筒转速、加料助喷压力、热风温度等参数对叶丝加料效果的影响,采用偏最小二乘法建立了试验参数与加料效果的回归模型。结果表明物料流量、助喷压力... 为完善叶丝加料工艺技术,探索叶丝加料效果的影响因素,采用正交试验,考察了物料流量、滚筒转速、加料助喷压力、热风温度等参数对叶丝加料效果的影响,采用偏最小二乘法建立了试验参数与加料效果的回归模型。结果表明物料流量、助喷压力对叶丝加料效果有显著影响,各参数对料液有效利用率的影响大小为:物料流量>助喷压力>滚筒转速>热风温度;对加料均匀性的影响大小为:助喷压力>物料流量>滚筒转速>热风温度。建立的回归模型对料液有效利用率和料液含量变异系数有较好的预测效果,偏差分别为0.7%,0.5%。 展开更多
关键词 叶丝加料 有效利用率 变异系数 正交试验 偏最小二乘法 回归模型
下载PDF
中国城市生活垃圾排放及其影响因素的时空变化研究 被引量:11
2
作者 成金华 易佳慧 史峰雨 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期511-521,共11页
城市生活垃圾是当前急需解决的环境问题.控制城市生活垃圾排放,减少城市生活垃圾带来的环境危害,事关我国生态文明建设.基于2003年和2017年中国258个地级市的数据,首先分析了中国城市生活垃圾排放的时空变化特征,然后利用最小二乘线性模... 城市生活垃圾是当前急需解决的环境问题.控制城市生活垃圾排放,减少城市生活垃圾带来的环境危害,事关我国生态文明建设.基于2003年和2017年中国258个地级市的数据,首先分析了中国城市生活垃圾排放的时空变化特征,然后利用最小二乘线性模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR)研究了经济、城市人口规模、城市化水平和产业结构对城市生活垃圾排放的影响,并且将两种模型进行了比较.研究结果表明:1)除东北地区外,其他地区各城市的生活垃圾排放量有了很大增长,其中东部地区的城市增长最为明显,并且经济越发达人口越多的城市表现出更强的生活垃圾排放增长趋势,各城市的生活垃圾排放差异性不断扩大.2)OLS模型的回归结果表明经济、城市人口规模、城市化水平和产业结构对城市生活垃圾排放的促进作用增强,并且城市人口规模是促进城市生活垃圾排放的最重要因素,其次是产业结构、城市化水平、经济发展.3)GWR模型在解释城市生活垃圾排放的影响因素方面要优于OLS模型,并且GWR模型的回归结果表明各因素对城市生活垃圾排放的影响具有显著的空间差异性,并随时间发生了变化.根据研究结果和各城市的经济社会发展现状,对各城市提出了控制城市生活垃圾排放增长的针对性建议. 展开更多
关键词 城市生活垃圾 影响因素 最小二乘法线性模型 地理加权回归模型
下载PDF
基于Chebyshev多项式的自适应偏最小二乘回归建模 被引量:4
3
作者 曾三友 孙星明 +1 位作者 夏利民 金可音 《长沙铁道学院学报》 CSCD 北大核心 2001年第1期95-99,共5页
把 Chebyshev多项式和偏最小二乘法有机地结合起来 ,提出一种基于 Chebyshev多项式的自适应偏最小二乘回归建模算法 .它自动建立一个预测误差较小的基于Chebyshev多项式的多元多项式模型 ,它的预测效果优于传统多元多项式模型 .本文算... 把 Chebyshev多项式和偏最小二乘法有机地结合起来 ,提出一种基于 Chebyshev多项式的自适应偏最小二乘回归建模算法 .它自动建立一个预测误差较小的基于Chebyshev多项式的多元多项式模型 ,它的预测效果优于传统多元多项式模型 .本文算法是偏最小乘法的推广 。 展开更多
关键词 CHEBYSHEV多项式 偏最小二乘法 回归模型 建模 算法
下载PDF
基于最小二乘法的逻辑回归模型在土石坝沉降预测中的应用 被引量:5
4
作者 蓝善勇 方崇 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2012年第3期16-18,共3页
针对传统回归模型的不足,提出了采用逻辑回归曲线建立土石坝沉降预测模型,由最小二乘法确定模型参数。该模型用于了南湾水库大坝的沉降量预测。研究表明,该方法的拟合误差较传统模型小,可取得较好的预测效果。
关键词 最小二乘法 逻辑回归模型 土石坝 沉降预测 南湾水库大坝
下载PDF
基于地统计模型的林分蓄积量空间异质性研究 被引量:3
5
作者 和云润 陈朝情 +3 位作者 殷唐燕 刘畅 张加龙 魏晓燕 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期169-175,共7页
基于云南省昭通市大关县天星镇林分二调数据,以林分蓄积量作为因变量,将郁闭度、平均胸径、平均海拔和坡度作为自变量,采用最小二乘法模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR),对林分蓄积量的空间效应进行分析。结果表明:1)距离在6 075 m以内... 基于云南省昭通市大关县天星镇林分二调数据,以林分蓄积量作为因变量,将郁闭度、平均胸径、平均海拔和坡度作为自变量,采用最小二乘法模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR),对林分蓄积量的空间效应进行分析。结果表明:1)距离在6 075 m以内,林分蓄积量在总体上呈现出显著的空间自相关性,且随距离的增大自相关性逐渐减小最后趋于稳定;2)随着间隔距离的增加,基台值逐渐减小,块金值逐渐增加,在距离达到6 075 m时趋于稳定;3)平均胸径、郁闭度和平均海拔与林分蓄积量呈现出正相关性,而坡度与林分蓄积量具有负相关性;4)GWR模型的R2(0.73)和预测精度P(0.60)均大于OLS模型R2(0.34)和预测精度P(0.54)。林分蓄积量在空间尺度上具有异质性,且GWR模型能很好地描述林分蓄积量的空间异质性,采用合理的经营方式以促进林木胸径、郁闭度的生长,同时考虑海拔和坡度的影响,从而促进林分蓄积量的增长。 展开更多
关键词 空间异质性 空间非平稳性 林分蓄积量 最小二乘法模型 地理加权回归模型
下载PDF
基于边缘计算的建筑运行能耗数据实时监测
6
作者 曾庆璇 费莹 《计算机仿真》 2024年第10期139-143,共5页
实时能耗监测能够及时发现故障问题,缩短维修时间,降低维修成本,从而达到降低能耗成本的目的。为了实时监测建筑运行情况,提出一种基于边缘计算的建筑运行能耗数据实时监测方法。通过采集和预处理建筑能耗数据,采用最小二乘方法去除监... 实时能耗监测能够及时发现故障问题,缩短维修时间,降低维修成本,从而达到降低能耗成本的目的。为了实时监测建筑运行情况,提出一种基于边缘计算的建筑运行能耗数据实时监测方法。通过采集和预处理建筑能耗数据,采用最小二乘方法去除监测数据中缺失值;利用边缘计算实现建筑能耗密集计算任务的边缘加载和合理分配,对任务终端与建筑能耗联合优化处理;通过CPU和内存利用率的建筑能耗监测方法,分析建筑能耗变化,采用多元非线性模型回归分析和挖掘技术,完成能耗数据实时监测。实验结果表明,所提方法可以对建筑能耗数据精准监测,对不同季节的监测具有良好的适应性。 展开更多
关键词 建筑运行能耗 边缘计算 最小二乘法 利用率 多元非线性回归模型 能耗监测
下载PDF
基于岭回归的大坝变形位移模型 被引量:3
7
作者 邵楠 许冰 《测绘与空间地理信息》 2021年第6期191-192,196,共3页
大坝回归建模中常常因自变量间的多重共线性产生"病态"问题,使得回归系数无法真实反映环境因子对大坝变形的影响。利用岭回归建立大坝变形模型,采用L曲线法对岭回归模型中岭参数进行求解,相比最小二乘方法直接得到的系数,岭... 大坝回归建模中常常因自变量间的多重共线性产生"病态"问题,使得回归系数无法真实反映环境因子对大坝变形的影响。利用岭回归建立大坝变形模型,采用L曲线法对岭回归模型中岭参数进行求解,相比最小二乘方法直接得到的系数,岭回归模型求解结果更符合实际,且所建立模型能对大坝变形进行有效预测。 展开更多
关键词 大坝变形预报 多重共线性 最小二乘回归 岭回归模型
下载PDF
基于小波去噪半参数回归模型的卫星轨道测量数据预处理方法 被引量:2
8
作者 潘旺华 文援兰 +1 位作者 朱俊 廖瑛 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期10-13,共4页
由于卫星轨道测量数据中含有非线性误差,使用传统的最小二乘多项式拟合方法对其进行预处理必然会降低定轨精度。在半参数回归模型的基础上,应用小波阈值去噪算法估计并消除观测数据中存在的非线性误差,提出了基于小波去噪半参数回归模... 由于卫星轨道测量数据中含有非线性误差,使用传统的最小二乘多项式拟合方法对其进行预处理必然会降低定轨精度。在半参数回归模型的基础上,应用小波阈值去噪算法估计并消除观测数据中存在的非线性误差,提出了基于小波去噪半参数回归模型的卫星轨道测量数据预处理方法,以提高数据预处理的精度。对某卫星USB跟踪数据应用该方法进行了仿真,仿真结果表明:该方法可以分离出观测数据中的白噪声和非线性误差,从而可以在观测数据中消除非线性误差的影响,提高数据预处理的精度。 展开更多
关键词 最小二乘 多项式拟合 半参数回归模型 小波阅值去噪
下载PDF
土坝渗压分析一元线性回归模型构建与应用 被引量:2
9
作者 秦根泉 田慧 苏晓林 《水利建设与管理》 2022年第3期73-80,共8页
为研究一种建立土坝渗压分析回归数学模型的方法,在东圳水库选取两支编号为BS3、BS4的渗压计,收集该渗压计的历史监测数据和相应水库水位监测数据,经Grubbs准则处理后,先采用最小二乘法分别建立两监测数据间的一元线性回归模型,采用相... 为研究一种建立土坝渗压分析回归数学模型的方法,在东圳水库选取两支编号为BS3、BS4的渗压计,收集该渗压计的历史监测数据和相应水库水位监测数据,经Grubbs准则处理后,先采用最小二乘法分别建立两监测数据间的一元线性回归模型,采用相关系数法进行可信度检验,并应用模型预测渗压值和控制库水位。所建立的两个回归模型的相关系数分别为0.911、0.850,相关性良好,符合正常规律,且两者相互预测的区间都较为准确。随后应用该方法建立东圳水库全部29个渗压计数据的回归模型,进行分析验证,并对少部分相关差异性较大的渗压计进行了归因分析,论证了该模型的适用性。研究结果表明土坝渗透压力和上游水位相关性较强,可通过构建一元线性回归模型进行预测预报。 展开更多
关键词 渗压 最小二乘法 回归模型 预测控制 东圳水库
下载PDF
基于最小二乘法的气温曲线回归模型分析 被引量:2
10
作者 王娟 《信息技术》 2016年第2期80-82,共3页
随着我国气象事业的不断发展及气象数据的日益增加,进行气象数据分析及研究已成为科研人员的一项重要任务。文中充分利用MATLAB软件强大的科学计算功能及灵活的程序设计流程,基于最小二乘原理对某地某天的气温数据进行了一些研究。
关键词 最小二乘法 MATLAB 温度曲线 回归模型
下载PDF
基于最小二乘回归模型的EIT数据分析 被引量:1
11
作者 侯雪 刘準 《长春大学学报》 2011年第6期55-57,64,共4页
医学电阻抗成像技术(EIT)是当今生物医学工程领域重大研究课题之一。本文利用最小二乘回归模型分析了圆形场EIT扫描数据,实现了场域内干扰物质的相对尺寸及相对位置的确定,为实现EIT动态心肺监测活动奠定基础。
关键词 医学电阻抗成像技术 最小二乘回归模型 心肺监测
下载PDF
基于多元线性回归模型的湘西茶产业发展实证分析
12
作者 张勇 王欢 +3 位作者 卢冬香 石慧 蒋会 乔浩 《吉首大学学报(自然科学版)》 CAS 2016年第1期86-89,共4页
结合湘西地区茶叶发展现状和趋势,分析湘西地区的自然、社会、经济环境条件,利用最小二乘法建立多元线性模型进行定量研究,模型结果反映出茶叶产量与第一产业生产总值呈正相关的关系.提出影响湘西茶产业发展的5个因素,以此来引导资源在... 结合湘西地区茶叶发展现状和趋势,分析湘西地区的自然、社会、经济环境条件,利用最小二乘法建立多元线性模型进行定量研究,模型结果反映出茶叶产量与第一产业生产总值呈正相关的关系.提出影响湘西茶产业发展的5个因素,以此来引导资源在茶产业链各个部分中的有效流通,提高湘西茶产业水平,推动经济发展,从而达到武陵山区精准扶贫的目的. 展开更多
关键词 湘西 茶产业 最小二乘法 定量分析 回归模型
下载PDF
初探用最小二乘法预测医院住院例数
13
作者 郑红心 《中国社区医师》 2017年第36期144-145,共2页
目的:建立线性回归模型,预测本院2017-2020年住院例数。方法:采用最小二乘法建立线性模型,并对模型进行回归分析。结果:本院2017-2020年住院例数预测值分别为15 030、16 300、17 570和18 840,预测区间分别为12 230~17 830、13 500~19 10... 目的:建立线性回归模型,预测本院2017-2020年住院例数。方法:采用最小二乘法建立线性模型,并对模型进行回归分析。结果:本院2017-2020年住院例数预测值分别为15 030、16 300、17 570和18 840,预测区间分别为12 230~17 830、13 500~19 100、14 770~20 370和16 040~21 640。结论:最小二乘法是从事物变化的因果关系出发来进行预测的一种方法,通过预测住院例数,能为医院的工作计划和决策提供理论依据,使卫生资源合理应用。 展开更多
关键词 预测住院例数 最小二乘法 线性回归模型
下载PDF
利用变量投影重要性准则筛选郁闭度估测参数 被引量:20
14
作者 曾涛 琚存勇 +2 位作者 蔡体久 刘文彬 姚月锋 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期37-41,共5页
基于森林一类调查数据和相应的遥感影像数据,比较了基于变量投影重要性(VIP)准则与Bootstrap准则所选变量对模型预报精度的影响;利用基于VIP准则所选变量构建偏最小二乘回归模型,并估测了黑龙江省北部塔河地区森林郁闭度情况。结果表明... 基于森林一类调查数据和相应的遥感影像数据,比较了基于变量投影重要性(VIP)准则与Bootstrap准则所选变量对模型预报精度的影响;利用基于VIP准则所选变量构建偏最小二乘回归模型,并估测了黑龙江省北部塔河地区森林郁闭度情况。结果表明:利用VIP准则所选变量都能通过Bootstrap非参数检验(α=0.05);利用这些最优变量建立的偏最小二乘回归模型取得了不低于全模型和Bootstrap模型的精度,前者的相对均方误差分别是后两者的99.2%和99.6%,并且提高了样地或像素水平的估测精度和效率。 展开更多
关键词 变量投影重要性 偏最小二乘回归模型 遥感影像 Bootstrap检验
下载PDF
基于地理加权和最小二乘线性回归模型的气温与NDVI聚集密度的相关分析 被引量:6
15
作者 许剑辉 赵怡 +2 位作者 钟凯文 阮惠华 孙彩歌 《热带地理》 2017年第2期269-276,共8页
基于2015年广州地区1 km空间分辨率的MOD13A 3月合成NDVI数据以及春夏秋冬4个季节的气象站点近地表气温,首先利用聚集密度计算方法计算NDVI的聚集密度,构建不同季节近地表气温与NDVI聚集密度的最小二乘线性回归模型(OLS)和地理加权回归... 基于2015年广州地区1 km空间分辨率的MOD13A 3月合成NDVI数据以及春夏秋冬4个季节的气象站点近地表气温,首先利用聚集密度计算方法计算NDVI的聚集密度,构建不同季节近地表气温与NDVI聚集密度的最小二乘线性回归模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR),分析广州市近地表气温与NDVI聚集密度的相关关系,探讨不同季节NDVI聚集密度回归系数的空间分布,并利用AICc信息准则、拟合优度和Sigma指标对GWR与OLS的结果进行比较分析。结果表明:NDVI聚集密度较好地反映了研究区建设用地、植被和水体等下垫面的综合信息;与OLS模型相比,GWR模型的拟合效果更显著,最小的拟合度从0.02提高到0.464,GWR模型的拟合度最大值达到了0.724;GWR模型回归残差的Moran’s I显著减少,如1月份Moran’s I指数从0.383减少到0.022;NDVI聚集密度对气温的影响具有空间异质性,整体上,从广州北到南,GWR模型中NDVI聚集密度与气温的回归系数由负值逐渐增加到正值,表明NDVI聚集密度对气温有着从负到正的影响;下垫面以不透水面为主的区域,GWR模型拟合度较低,以植被为主要下垫面的区域,GWR模型拟合度较高。 展开更多
关键词 广州 气温 归一化植被指数 聚集密度 地理加权回归模型 最小二乘线性回归模型
下载PDF
Modeling Solid Waste Minimization Performance at Source in Dar es Salaam City, Tanzania
16
作者 Abdon Salim Mapunda Richard Joseph Kimwaga Shaaban Ally Kassuwi 《Journal of Geoscience and Environment Protection》 2024年第9期17-32,共16页
Municipal solid waste generation is strongly linked to rising human population and expanding urban areas, with significant implications on urban metabolism as well as space and place values redefinition. Effective man... Municipal solid waste generation is strongly linked to rising human population and expanding urban areas, with significant implications on urban metabolism as well as space and place values redefinition. Effective management performance of municipal solid waste management underscores the interdisciplinarity strategies. Such knowledge and skills are paramount to uncover the sources of waste generation as well as means of waste storage, collection, recycling, transportation, handling/treatment, disposal, and monitoring. This study was conducted in Dar es Salaam city. Driven by the curiosity model of the solid waste minimization performance at source, study data was collected using focus group discussion techniques to ward-level local government officers, which was triangulated with literature and documentary review. The main themes of the FGD were situational factors (SFA) and local government by-laws (LGBY). In the FGD session, sub-themes of SFA tricked to understand how MSW minimization is related to the presence and effect of services such as land use planning, availability of landfills, solid waste transfer stations, material recovery facilities, incinerators, solid waste collection bins, solid waste trucks, solid waste management budget and solid waste collection agents. Similarly, FGD on LGBY was extended by sub-themes such as contents of the by-law, community awareness of the by-law, and by-law enforcement mechanisms. While data preparation applied an analytical hierarchy process, data analysis applied an ordinary least square (OLS) regression model for sub-criteria that explain SFA and LGBY;and OLS standard residues as variables into geographically weighted regression with a resolution of 241 × 241 meter in ArcMap v10.5. Results showed that situational factors and local government by-laws have a strong relationship with the rate of minimizing solid waste dumping in water bodies (local R square = 0.94). 展开更多
关键词 modeling Solid Waste Minimization Dar es Salaam City Ordinary least square (OLS) regression model Situation Factors Local Government by Laws
下载PDF
基于油液光谱LSSVR-AR模型的发动机故障预测 被引量:4
17
作者 徐超 张培林 +2 位作者 任国全 李兵 吴定海 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期160-164,共5页
针对传统油液光谱数据预测模型精度有限的不足,提出了一种基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)与AR模型相结合的非平稳时间序列建模方法(LSSVR-AR),并应用于某型履带车辆发动机油液光谱数据及故障的预测。首先对非平稳时间序列进行最小二... 针对传统油液光谱数据预测模型精度有限的不足,提出了一种基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)与AR模型相结合的非平稳时间序列建模方法(LSSVR-AR),并应用于某型履带车辆发动机油液光谱数据及故障的预测。首先对非平稳时间序列进行最小二乘支持向量回归,得到非平稳时间序列的趋势项及剔除趋势项后的随机项;然后对随机项建立AR模型并与趋势项的LSSVR模型组合,得到非平稳时间序列模型;最后用所建模型对油液光谱数据及发动机故障进行预测。用所提建模方法对Fe、Cu、Pb、Si光谱数据预测的平均绝对百分比误差分别为1.987%、2.889%、2.343%、6.860%,明显低于其他模型。实例证明,所提模型能对发动机故障进行准确预测。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量回归 AR模型 非平稳时间序列建模 油液光谱数据预测 故障预测
下载PDF
PSO-LSSVM的核电站破口故障程度评估方法 被引量:4
18
作者 王志超 夏虹 +1 位作者 彭彬森 朱少民 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期1748-1753,共6页
为了保证从核电站大量数据中有效地挖掘信息以及故障下运行状态的智能表征,本文提出一种基于粒子群优化和最小二乘支持向量机的系统级故障程度评估方法,用于完善故障诊断系统的功能。针对最小二乘支持向量机算法的超参数选取对于回归精... 为了保证从核电站大量数据中有效地挖掘信息以及故障下运行状态的智能表征,本文提出一种基于粒子群优化和最小二乘支持向量机的系统级故障程度评估方法,用于完善故障诊断系统的功能。针对最小二乘支持向量机算法的超参数选取对于回归精度影响较大问题,应用基于粒子群优化算法借助智能搜索策略来优化模型的超参数。基于最优超参数的回归模型能够提取系统级参数间的约束关系,以进行实时故障程度的评估。性能测试表明:采用提出的方法能够有效评估核电站系统级故障的程度,相较于粒子群优化-支持向量机以及最小二乘支持向量机算法具有更高的回归精度,且抗噪性能良好,保证了故障诊断系统的精度及可靠性。 展开更多
关键词 核动力装置 故障程度评估 最小二乘-支持向量机 粒子群优化算法 运行支持 回归模型 优化算法 数据驱动
下载PDF
基于随机森林算法的城市形态对热环境影响作用研究——以广州市中心地区为例 被引量:1
19
作者 张立君 李津莉 +3 位作者 王琦 杨艳 王海涛 周庆 《环境科学导刊》 2023年第2期9-16,共8页
近年来,已有研究表明城市形态对热环境的影响作用较为显著,但从城市空间结构角度进行讨论的研究较少。为评估城市形态特征对地表温度的相对重要性和相互影响作用,以广州中心地区为研究范围,划分为500 m及1000 m边长网格基本单元,采用随... 近年来,已有研究表明城市形态对热环境的影响作用较为显著,但从城市空间结构角度进行讨论的研究较少。为评估城市形态特征对地表温度的相对重要性和相互影响作用,以广州中心地区为研究范围,划分为500 m及1000 m边长网格基本单元,采用随机森林回归模型在不同的网格尺度上对10种影响因子进行量化,深度分析水体、绿地和建筑等指标对城市热环境的影响作用规律。结果表明,城市形态指标对地表温度的影响大小和方向随着季节和观测尺度的变化而变化。建筑密度、单位水体面积、单位植被面积、建筑平均高度是4个最重要的影响因素。建筑形态、水体和绿地对地表温度变化具有主导性影响。建筑密度对地表温度有明显的正向作用,建筑平均高度与地表温度呈波动相关。城市绿地和水体表现出较强的冷却效果,这一特点在夏季尤为明显。 展开更多
关键词 城市形态 地表温度 OLS线性回归模型 随机森林回归模型
下载PDF
垂盆草提取物流化床制粒过程参数的响应曲面模型及偏最小二乘模型研究 被引量:2
20
作者 胡娅菁 王刚 +2 位作者 骆英 李亚芳 易成 《南京中医药大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期480-484,共5页
目的研究响应曲面回归模型及偏最小二乘回归模型对流化床制粒的颗粒粒径分布拟合结果。方法采用流化床制粒制备垂盆草颗粒,利用Box-Behnken试验设计考察粘合剂加入速度(X_1),液固比(X_2),进风温度(X_3)对颗粒粒径的影响,并分别用响应曲... 目的研究响应曲面回归模型及偏最小二乘回归模型对流化床制粒的颗粒粒径分布拟合结果。方法采用流化床制粒制备垂盆草颗粒,利用Box-Behnken试验设计考察粘合剂加入速度(X_1),液固比(X_2),进风温度(X_3)对颗粒粒径的影响,并分别用响应曲面回归模型及偏最小二乘回归模型研究过程参数对粒径分布的拟合情况。结果回归分析结果表明响应曲面回归模型及偏最小二乘回归模型均能较好的模拟流化床制粒结果,且响应曲面回归模型具有较好的模型拟合精度和预测能力。结论结合实验设计与不同的统计模型可深入研究流化床制粒过程,提升对流化床制粒过程的理解,为今后该产品产业化发展提供了参考和技术支持。 展开更多
关键词 流化床制粒 响应曲面回归模型 偏最小二乘回归模型 过程参数
下载PDF
上一页 1 2 5 下一页 到第
使用帮助 返回顶部