论文摘要
针对盐化工生产线生产过程中节点数据的事变特征,假设当前时刻生产线固液比仅与当前蒸汽压力、蒸汽温度、循环泵电流、盐腿实际值排出量和历史固液比数据有关。建立一种基于贝叶斯网络的盐化工生产过程中固液比预测模型,通过数据采集、数据清洗、属性分析、算法训练和算法预测对比建立最佳预测模型。通过此模型预测蒸发罐中固液比走势,并与支持向量机和神经网络预测模型进行实验对比,验证其有效性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王奎清
关键词: 盐化工,固液比预测,贝叶斯网络
来源: 盐科学与化工 2019年10期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 轻工业手工业,自动化技术
单位: 淮阴工学院计算机与软件工程学院
分类号: TP18;TS31
DOI: 10.16570/j.cnki.issn1673-6850.2019.10.016
页码: 44-46
总页数: 3
文件大小: 881K
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