标题:流化床制粒过程颗粒水分预测研究
作者:李民东; 王海燕; 陈庆伟; 周军; 皇攀凌
作者机构:[李民东]山东大学机械工程学院, 济南, 山东 250061, 中国;[陈庆伟]山东大学机械工程学院, 济南, 山东 250061, 中国;[王海燕]山东大学药学院, 济南, 山东 250012, 更多
来源:应用化工
出版年:2020
卷:49
期:5
页码:1325-1328
关键词:流化床; 制粒; 近红外光谱仪; 水分; 偏最小二乘法; 粒子群算法; 核岭回归; 随机森林
摘要:对流化床进行工程化改造,安装近红外光谱仪,对制粒过程中的颗粒水分含量进行光谱采集。采用偏最小二乘法(PLS)、粒子群-核岭回归(PSO-KRR); 和随机森林-偏最小二乘法(RF-PLS)建立回归模型,对不同的算法的预测精度进行了研究。结果表明,PLS模型预测集均方根误差(RMSE)为0.2; 18 0,相关系数R为0.971 7;PSOKRR模型预测集RMSE为0.215 4,R为0.973; 8;RF-PLS模型预测集RMSE为0.205 9,R为0.973 3。其中RF-PLS模型的预测效果最好。
收录类别:CSCD
资源类型:期刊论文
原文链接:http://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?FileName=SXHG202005059&DbName=CJFQ2020
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