【摘 要】
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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
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省矿物管道输送工程技术研究中心
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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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