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题名基于优化核极限学习机的铝电解电流效率预测
被引量：1
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作者
徐辰华
张进智
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机构
广西大学电气工程学院
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出处
《测控技术》
2020年第10期73-78,共6页
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基金
广西重点研发项目(2018AB67003)
广西自然科学基金项目(2017GXNSFAA198225)。
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文摘
电流效率作为铝电解过程的重要参数,获得实时准确的测量结果对实现过程的有效控制至关重要。基于数据挖掘的思想,提出基于优化核极限学习机(KELM)的铝电解电流效率预测模型。通过分析铝电解机理,获得影响电流效率的过程参数,采用核主元分析法对试验数据进行降维,并用聚类算法剔除数据异常点,建立基于KELM的铝电解电流效率模型。使用鲸鱼优化算法与模拟退火的混合算法(WOASA)优化KELM模型的关键参数,从而提高模型的精度和泛化能力。通过实际生产数据进行仿真试验,将本文的方法与原始KELM、PSO-KELM、GWO-KELM、CGWO-KELM算法进行对比,结果证明了该预测模型的有效性,可以实现铝电解过程电流效率的准确预测。
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关键词
铝电解
电流效率
优化核极限学习机
剔除异常点
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Keywords
aluminum electrolysis
current efficiency
optimized k elm
eliminate the abnormal points
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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