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基于BPNN-XGBoost组合模型的瓦楞纸板线湿部生产速度预测方法 被引量:3
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作者 谢威炜 曹曦 +2 位作者 蒋勉 陈勇 黄玮 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第9期210-217,共8页
目的满足瓦楞纸板行业日益个性化的定制需求,减小复杂多变的生产条件对瓦楞纸生产速度的影响,帮助企业合理安排生产,提高生产线管控水平。方法首先对瓦楞纸板生产速度进行重采样,统一订单参数和各传感器参数采样间隔,采用ButterWorth滤... 目的满足瓦楞纸板行业日益个性化的定制需求,减小复杂多变的生产条件对瓦楞纸生产速度的影响,帮助企业合理安排生产,提高生产线管控水平。方法首先对瓦楞纸板生产速度进行重采样,统一订单参数和各传感器参数采样间隔,采用ButterWorth滤波器进行高通滤波,并采用四分位距统计量方法筛选稳定的湿部生产速度区间,提取B瓦和BC瓦的数据,然后根据提取的数据使用BP神经网络和XGBoost预测湿部生产速度,并采用贝叶斯优化和网格搜索分别寻优2种模型的超参数,最后使用粒子群算法组合2种模型的预测结果。结果实验结果表明,2个模型都具有一定的预测能力,其中XGBoost的预测效果更好,组合模型的预测效果最好。结论基于BPNN-XGBoost组合模型的方法能有效预测瓦楞纸板湿部生产速度,可指导实际生产。 展开更多
关键词 瓦楞纸板 生产速度 预测模型 数据驱动 超参数寻优
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