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PSO-ELM的浆体管道临界淤积流速预测模型研究

作者:汪明先; 吴建德; 王晓东浆体管道临界淤积流速粒子群优化算法极限学习机

摘要:针对浆体管道临界淤积流速预测难度大、精度低等问题,提出了粒子群优化—极限学习机(PSOELM)的临界淤积流速预测模型。利用PSO算法对ELM模型参数输入权值和隐元偏置进行优化,应用优化得到的ELM模型对预测集进行预测。通过实验仿真得到预测结果的最大误差为5.73%,预测效果优于常规的ELM模型和反向传播(BP)神经网络模型。

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传感器与微系统

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