【摘 要】
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在变工况的水泥生产过程中,为预知风、煤、料的投入量,提出一种基于人群搜索算法（SOA）优化极限学习机（ELM）的水泥分解炉温度预测模型。采用现场数据,选取相关因素,用ELM建立预测
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在变工况的水泥生产过程中,为预知风、煤、料的投入量,提出一种基于人群搜索算法（SOA）优化极限学习机（ELM）的水泥分解炉温度预测模型。采用现场数据,选取相关因素,用ELM建立预测模型,通过SOA对ELM的输入输出权值进行动态寻优,克服其初始权值的随机性,实现分解炉温度的预测。与未优化权值的ELM模型和利用粒子群算法（PSO）优化的ELM模型进行仿真对比,实验表明该SOA-ELM模型具有更佳的预测能力。在隐层节点数为9时,该模型的预测值与真实值的平均相对误差为0.004 5%。该模型的建立,可为后期的分解
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