基于ε-SVR的风筛式清选装置清选性能预测研究

在分析传统预测模型不足之处的基础上,为了能方便地预测清选参数对清选性能的影响,将一种支持向量机模型引入风筛式清选装置的清选性能预测领域,探讨了样本容量大小对ε-SVR回归模型预测性能的影响,并与BP预测模型进行了对比。分析结果表明:采用非启发式Grid Search方法及启发式GA和PSO方法寻求ε-SVR模型最佳参数,可避免凭经验选取参数的随机性,在具有小样本的清选性能预测中,ε-SVR模型预测性能优于BP模型。