【摘 要】
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在氧化铝生产工艺中,高压溶出是关键工序之一,其效果好坏将直接影响到氧化铝的质量和产量指标。实际生产中溶出效果的获得具有一定的滞后性,如果可以提前预测溶出率的大小,则可以依据预测结果,及时调整原矿浆原料配比和溶出温度、时间,从而改善溶出效果。本文首先对灰狼算法进行了改进,再利用改进后的灰狼算法分别优化XGBoost、支持向量回归（SVR）和极限学习机（ELM）算法,然后利用优化后的模型分别对溶出率进
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在氧化铝生产工艺中,高压溶出是关键工序之一,其效果好坏将直接影响到氧化铝的质量和产量指标。实际生产中溶出效果的获得具有一定的滞后性,如果可以提前预测溶出率的大小,则可以依据预测结果,及时调整原矿浆原料配比和溶出温度、时间,从而改善溶出效果。本文首先对灰狼算法进行了改进,再利用改进后的灰狼算法分别优化XGBoost、支持向量回归（SVR）和极限学习机（ELM）算法,然后利用优化后的模型分别对溶出率进行了预测,研究及开发内容如下:1.对氧化铝企业现场采集的溶出过程的生产数据进行了预处理和可视化分析。2.采用XGBoost算法,结合氧化铝工艺,对氧化铝溶出过程的参数进行了特征分析,确定了与溶出率预测相关的工艺参数。3.通过改进步长更新方式对灰狼算法进行了改进,提高了算法的收敛速度和执行效率。4.在此基础上,分别构建了基于改进的灰狼算法的XGBoost、支持向量回归和极限学习机预测模型。5.采用氧化铝溶出过程生产历史数据对上述三种预测算法模型进行训练,并对预测效果进行了评估和分析,最后对预测结果进行了可视化展示。结果显示改进的灰狼算法优化的XGBoost模型的预测效果最优。6.最后,开发了面向氧化铝企业的氧化铝溶出率预测系统。
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