摘要
本发明公开了一种磨煤机煤粉细度的预测方法,包括:获取磨煤机工作的历史运行数据和煤粉细度的数据,对收集到的数据进行清洗和标准化处理,以消除异常值和量纲的影响,然后使用LSSVM算法建立磨煤机煤粉细度的预测模型,使用主成分分析特征选择方法从原始数据中选择对煤粉细度影响最大的特征,使用选定的特征作为输入,煤粉细度作为输出,建立LSSVM模型,使用贝叶斯优化算法来优化LSSVM模型的超参数,选择径向基核函数和寻优后的正则化参数,利用预处理后的煤粉数据样本进行模型训练,通过比较预测值和实际值,评估模型的准确性和稳定性。本发明提供的方法能够有效地预测煤粉细度,提高了煤炭加工的效率,降低了生产成本,具有较高的工业应用价值。
技术关键词
磨煤机煤粉细度
LSSVM模型
支持向量机预测模型
正则化参数
磨煤机工作
历史运行数据
拉格朗日乘子法
特征选择方法
径向基核函数
动态分离器
超参数
统计方法
算法
非线性
成分分析
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数据预测系统
模型训练模块
数据采集模块
特征工程
正则化参数
信号传输优化方法
电路板
深度学习算法
深度学习模型训练
信号特征
优化控制方法
在线顺序极限学习机
溶解氧
协方差矩阵
初始化算法
精确检测方法
数据并行处理
回归预测模型
采样点
电流
长短期记忆神经网络
学习向量量化神经网络
灰狼优化算法
特征选择
监测方法