基于混沌灰狼优化算法的氧化铝质量指标预测模型
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- 2021-04-27
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针对氧化铝焙烧过程具有强非线性、检测滞后等特点，提出一种基于混沌灰狼优化算法( CGWO)参数优化在线贯序极限学习机( OSELM)的氧化铝质量预测模型。在基于机理分析和变量相关性分析的基础上，选择氧化铝质量指标预测模型的输入变量，采用在线序贯极限学习机的方法建立模型，并利用改进的混沌灰狼优化算法得到最优的初始权值和隐含层偏差，实现焙烧过程氧化铝质量预测建模。采用工业过程数据对提出的方法进行实验验证，仿真结果表明：所建立的预测模型具有更好的精度，从而验证了方法的有效性。
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