一种基于极限学习机的水泥磨系统电耗指标预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110152975.6
IPC分类号：G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06Q50/04;G06N3/00;G06N3/08
申请日期：
2021-02-03
申请人：
燕山大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于极限学习机的水泥磨系统电耗指标预测方法
申请号	CN202110152975.6	申请日期	2021-02-03
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-07	公开/公告号	CN112766608A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/04 预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;Q;1;0;/;0;6;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;6;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	燕山大学	申请人地址	河北省秦皇岛市海港区河北大街西段438号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	燕山大学	当前权利人	燕山大学
发明人	郝晓辰;李东栩;张志鹏;赵彦涛;冀亚坤;徐清泉
代理机构	北京孚睿湾知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	韩燕

摘要

本发明公开一种基于极限学习机的水泥磨系统电耗指标预测方法，首先对相关变量进行收集，通过对水泥磨系统的运行分析，选取与水泥磨电耗相关的八个变量作为输入变量，吨电耗作为输出变量，构建ELM模型的输入输出层；使用IPSO算法对ELM的神经元个数L、输入层权重w及隐含层偏置b进行优化；IPSO算法在参数寻优过程中将模型的均方误差作为适应度函数；使用IPSO优化得到的ELM相关参数结合样本数据完成IPSO‑ELM预测模型的训练，将工业现场实际数据带入到训练好的模型完成水泥磨系统电耗的在线预测；本发明通过使用样本数据对IPSO‑ELM模型进行训练得到电耗预测模型，将实际水泥生产现场的变量数据输入到训练好的模型中，实现水泥磨电耗指标在线预测。

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该专利没有引用任何外部专利数据！

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