[1]任 龙,赵丽琴,郝仰彪,等.基于 PSO-SVR 的纸张分离率影响因素预测模型研究[J].机械与电子,2025,(08):16-22.
　REN Long,ZHAO Liqin,HAO Yangbiao,et al.Research on the Prediction Model of Influencing Factors for Paper Separation Rate Based on PSO-SVR[J].Machinery & Electronics,2025,(08):16-22.
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基于 PSO-SVR 的纸张分离率影响因素预测模型研究()
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《机械与电子》[ISSN:1001-2257/CN:52-1052/TH]

卷:
期数:
2025年08期
页码:
16-22
栏目:
研究与设计
出版日期:
2025-08-25

文章信息/Info

Title:
Research on the Prediction Model of Influencing Factors for Paper Separation Rate Based on PSO-SVR
文章编号:
1001-2257 ( 2025 ) 08-0016-07
作者:
任 龙 1 ; 赵丽琴 1 ; 郝仰彪 2 ; 李彦璋 1 ; 马清艳 1 ; 冯 亮 1
1. 中北大学机械工程学院,山西 太原 030051 ;
2. 山西利民工业有限责任公司,山西 太原 030051
Author(s):
REN Long1 ;  ZHAO Liqin1 ;  HAO Yangbiao2 ;  LI Yanzhang1 ;  MA Qingyan1 ;  FENG Liang1
( 1.School of Mechanical Engineering , North University of China , Taiyuan 030051 , China ;
2.Shanxi Limin Industrial Co. , Ltd. , Taiyuan 030051 , China )
关键词:
纸张分离率; 撕裂度; 吹嘴流量; 吹嘴口径; 粒子群优化 支持向量回归
Keywords:
paper separation rate ;  tearing degree ;  mouthpiece flow rate ;  mouthpiece caliber ;  PSO-SVR
分类号:
TH47 ;TP18
文献标志码:
A
摘要:
针对气流诱导分离技术的纸张分离率预测问题,提出了一种粒子群优化支持向量回归预测模型。首先,采用 BBD ( Box Behnken Design )方法设计多因素正交试验,探究撕裂度、吹嘴流量、吹嘴口径、吹嘴与堆叠纸张间距共 4 个因素对纸张分离率的影响规律;然后,根据正交试验样本数据建立支持向量回归与粒子群优化 支持向量回归 2 类预测模型;最后,确定评价指标并对 2 类预测模型进行对比分析。结果表明,粒子群优化-支持向量回归预测模型有更低的均方根误差、平均绝对误差和平均偏差误差,且决定系数高于支持向量回归预测模型,为气流诱导分离技术的纸张分离率预测提供了一种有效的方法。
Abstract:
To address the prediction of paper separation rate in air induced separation technology , a prediction model based on Particle Swarm Optimization and Support Vector Regression ( PSO-SVR ) is proposed.Firstly , Box Behnken Design method was used to design a multi-factor orthogonal experiment to investigate the effects of four factors , namely tearing degree , mouthpiece flow rate , mouthpiece caliber , and spacing between mouthpiece and stacked paper on paper separation rate ; then , two kinds of prediction models of support vector regression and particle swarm optimization support vector regression are established according to the data of orthogonal experiment ; finally , the evaluation index is determined and the two types of prediction models are compared and analyzed.The results show that the PSO model has lower root mean square error , mean absolute error and mean deviation error , and its coefficient of determination is higher than that of SVM model , which provides an effective method for paper separation rate prediction by air-induced separation technology.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期: 2025-02-19
基金项目:山西省专利转化专项计划项目( 202302007 )
作者简介:任 龙 ( 2000- ),男,山西吕梁人,硕士研究生,研究方向为机械设计制造及自动化;赵丽琴 ( 1979- ),女,山西吕梁人,副教授,硕士研究生导师,研究方向为机械设计制造及自动化,通信作者, E-mail : 821790774@qq.com 。
更新日期/Last Update: 2025-09-04