| 基于改进极根学习机的回转窑煅烧带温度预测方法 |
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| 引用本文： | 孙伟,聂婷,杨海群.基于改进极根学习机的回转窑煅烧带温度预测方法[J].应用声学,2015,23(1):157-160. |
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| 作者姓名： | 孙伟 聂婷 杨海群 |
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| 作者单位： | 中国矿业大学 信息与电气工程学院 徐州 221008,中国矿业大学 信息与电气工程学院 徐州 221008,中国矿业大学 信息与电气工程学院 徐州 221008 |
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| 摘 要： | 针对传统算法预测回转窑煅烧带温度存在精度低、速度慢的问题,提出了基于改进极限学习机(ELM)的回转窑煅烧带温度预测方法。对ELM输入权值矩阵定义了变换系数,采用黄金分割法在给定区间内搜寻变换系数的最佳值,改进了ELM网络参数的确定方式,弥补了随机确定输入权值并且不作调整的缺陷,在保证ELM训练速度的前提下提高预测精度、减小模型随机性。实验结果表明,改进的ELM预测精度高、训练速度快、模型性能优,可满足工况恶劣的回转窑的生产需要。
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| 关 键 词： | 回转窑 温度预测 黄金分割 极限学习机 |
| 修稿时间： | 7/7/2014 12:00:00 AM |
Forecasting Method of Rotary Kiln Calcination Temperature Based on Improved ELM |
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| Yang Haiqun.Forecasting Method of Rotary Kiln Calcination Temperature Based on Improved ELM[J].Applied Acoustics,2015,23(1):157-160. |
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| Authors: | Yang Haiqun |
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| Institution: | School of Information and Electrical Engineering,CUMT,,School of Information and Electrical Engineering,CUMT |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Rotary kiln Temperature forecasting Golden section Extreme learning machine |
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