【摘 要】
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对流化床进行工程化改造,安装近红外光谱仪,对制粒过程中的颗粒水分含量进行光谱采集。采用偏最小二乘法(PLS)、粒子群-核岭回归(PSO-KRR)和随机森林-偏最小二乘法(RF-PLS)建
【机 构】
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山东大学机械工程学院,山东大学药学院,山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室
【基金项目】
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国家科技重大专项(2018ZX09201010),山东省重点研发计划项目(2018CXGC1405),山东省重点研发计划项目(2017CXGC0215)
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对流化床进行工程化改造,安装近红外光谱仪,对制粒过程中的颗粒水分含量进行光谱采集。采用偏最小二乘法(PLS)、粒子群-核岭回归(PSO-KRR)和随机森林-偏最小二乘法(RF-PLS)建立回归模型,对不同的算法的预测精度进行了研究。结果表明,PLS模型预测集均方根误差(RMSE)为0.2180,相关系数R为0.9717;PSO-KRR模型预测集RMSE为0.2154,R为0.9738;RF-PLS模型预测集RMSE为0.2059,R为0.9733。其中RF-PLS模型的预测效果最好。
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