作者吴桐,王然风,王靖千（2019）在《基于GSA-LSSVM的浓缩机煤泥沉降厚度预测模型研究》一文中研究指出：根据选煤厂浓缩机煤泥沉降过程煤泥厚度检测困难,相关检测仪器价格昂贵、检修困难且可靠性较差等情况,提出了利用浓缩过程可测变量,通过对万有引力搜索算法(GSA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)模型中的相关参数,建立了一种基于GSA-LSSVM的浓缩机煤泥沉降厚度预测模型。结果表明,通过煤泥沉降厚度预测值和实测值对比显示相对误差在9%以内,表明模型具有较高的精确性和稳定性。对于实现选煤厂浓缩机运行过程中关键参数在线检测和闭环优化控制具有重要意义。
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论文作者分别是来自煤矿机械的吴桐,王然风,王靖千，发表于刊物煤矿机械2019年05期论文，是一篇关于选煤厂论文,浓缩机论文,煤泥沉降厚度论文,预测模型论文,煤矿机械2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自煤矿机械2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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