本文關(guān)鍵詞：基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的采煤機(jī)功率預(yù)測算法研究

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【摘要】：為減少對領(lǐng)域?qū)＜业倪^分依賴,實現(xiàn)企業(yè)專家經(jīng)驗知識的繼承,面向采煤機(jī)方案設(shè)計中總體技術(shù)參數(shù)的確定過程,結(jié)合采煤機(jī)條件屬性與決策屬性間的映射關(guān)系,提出了基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的采煤機(jī)功率預(yù)測模型。采用遺傳算法選定最佳隱層神經(jīng)元個數(shù),利用遞進(jìn)方式比選確定激勵函數(shù),隨機(jī)產(chǎn)生輸入權(quán)值及隱元偏置,由此計算隱層節(jié)點輸出矩陣、隱層與輸出層連接權(quán)重,進(jìn)而完成建模與優(yōu)化。模型可根據(jù)用戶輸入的不同原始設(shè)計條件輸出采煤機(jī)功率的預(yù)測值。選用某煤機(jī)企業(yè)的實例數(shù)據(jù)進(jìn)行算例分析,將其與基于支持向量機(jī)回歸預(yù)測模型進(jìn)行對比,實驗結(jié)果表明,ELM模型可實現(xiàn)600 ms內(nèi)完成單次功率預(yù)測,預(yù)測值與真實值平均相對誤差在2.5%以內(nèi)。其預(yù)測精度優(yōu)于SVM模型,且在學(xué)習(xí)速度方面優(yōu)勢明顯,推理效率顯著提高。
【作者單位】： 太原理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;煤礦綜采裝備山西省重點實驗室;School
【關(guān)鍵詞】： 采煤機(jī) 功率預(yù)測 極限學(xué)習(xí)機(jī) 支持向量機(jī) 模型推理
【基金】：國家留學(xué)基金資助項目(201406935030) 山西省科技重大專項資助項目(20111101040) 企業(yè)技術(shù)開發(fā)資助項目(143060430-J)
【分類號】：TD421.6
【正文快照】： puter Science,University of the Pacific,Stockton,CA 95211,United States)智慧制造是制造業(yè)信息化發(fā)展到一定程度時的產(chǎn)物。中國工程院李伯虎院士提出,新的工業(yè)革命中,制造模式是基于數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化制造技術(shù)的敏捷、綠色、協(xié)同、個性服務(wù)和社會化的一種智慧制造[1

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3 侯澍e，

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