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基于PCA-PSO-SVR的PV型旋风分离器粒级效率建模
被引量：
2
1
作者
张玮
李立毅
张林林
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2020年第5期663-668,共6页
为了准确地表达PV型旋风分离器的粒级效率与结构参数、操作参数之间复杂的非线性关系,采用PCA-PSO-SVR混合算法对PV型旋风分离器的粒级效率进行建模。采用主元分析法(PCA)对实验数据集进行降维处理,通过粒子群优化算法(PSO)对支持向量回...
为了准确地表达PV型旋风分离器的粒级效率与结构参数、操作参数之间复杂的非线性关系,采用PCA-PSO-SVR混合算法对PV型旋风分离器的粒级效率进行建模。采用主元分析法(PCA)对实验数据集进行降维处理,通过粒子群优化算法(PSO)对支持向量回归(SVR)模型中的超参数进行优化。将优化后的回归模型和其它机器学习模型在预测准确性、泛化性、鲁棒性以及运行速度方面进行了对比,结果表明,利用PCA-PSO-SVR算法对PV型旋风分离器的粒级效率建模是一种准确而有效的方法。
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关键词
PV型旋风分离器
支持向量回归算法
粒子群优化
粒级效率建模
主元分析法
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职称材料
题名
基于PCA-PSO-SVR的PV型旋风分离器粒级效率建模
被引量：
2
1
作者
张玮
李立毅
张林林
机构
太原理工大学化学化工学院
出处
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2020年第5期663-668,共6页
基金
山西省重点研发计划项目(201903D121027)。
文摘
为了准确地表达PV型旋风分离器的粒级效率与结构参数、操作参数之间复杂的非线性关系,采用PCA-PSO-SVR混合算法对PV型旋风分离器的粒级效率进行建模。采用主元分析法(PCA)对实验数据集进行降维处理,通过粒子群优化算法(PSO)对支持向量回归(SVR)模型中的超参数进行优化。将优化后的回归模型和其它机器学习模型在预测准确性、泛化性、鲁棒性以及运行速度方面进行了对比,结果表明,利用PCA-PSO-SVR算法对PV型旋风分离器的粒级效率建模是一种准确而有效的方法。
关键词
PV型旋风分离器
支持向量回归算法
粒子群优化
粒级效率建模
主元分析法
Keywords
PV cyclone separator
support vector regression algorithm
particle swarm optimization
grade efficiency
principal component analysis
分类号
TQ028.1 [化学工程]
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PCA-PSO-SVR的PV型旋风分离器粒级效率建模
张玮
李立毅
张林林
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2020
2
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参考文献
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