卷烟烘丝工序数字预测模型的分析与应用

为进一步研究数据在卷烟工厂的应用,优化制丝车间烘丝工序出口含水率的稳定性,将数字预测与数字孪生运维结合,以薄板式烘丝机与气流式烘丝机的各生产数据为影响参数,获取生产过程的初始数据,清洗并归一化处理,通过多元回归、梯度提升决策树和神经网络算法进行对比和验证,构建生成基于梯度提升决策树算法的烘丝工序出口含水率预测模型及其调控方法,验证结果表明该方法具有较高的准确性,测试效果稳定性较好,该模型具有生产指导意义,减少烟丝生产过程中水分的不稳定性,给车间操作人员提供指导参考,提升生产调控的科学性和烟丝质量。