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摘要
针对工业现场,尤其是高寒、高海拔地区受气候条件影响,温度变化剧烈,无法准确测量,难以建立精确的温度模型,进而影响生物冶金浸出率的问题,提出一种基于改进鲸鱼算法(EWOA)和核极端学习机(KELM)综合建模的方法。首先从工业现场采集100组实验数据,然后将前66组数据作为训练样本,后34组数据作为测试样本,最后分别采用KELM、WOA-KELM、EWOA-KELM方法建立氧化槽温度预测模型。研究结果表明,EWOA-KELM预测模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均相对百分比误差(MAPE)均比其它几种预测模型的低。该模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力,为测量氧化槽的温度变化情况提供了一种新的方法。
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