基于FA-ISSA-PPR模型的旋风分离器分离效率预测

旋风分离器是气田开发中常用的气固分离设备,准确预测旋风分离器的分离效率对于指导其结构设计和方法优化具有重要意义。在对数据集进行相关性分析的基础上,采用因子分析(factor analysis, FA)简化变量,降低预测模型的复杂程度,利用改进的樽海鞘群算法(improved salp swarm algorithm, ISSA)对投影寻踪(projection pursuit regression, PPR)的模型参数进行优化,形成FA-ISSA-PPR组合模型。结果表明,利用FA模型,原数据集的10个变量可以简化合并为4个公因子,分别代表尺寸参数、颗粒沉降特性、粒子运行轨迹和等效分割粒径对分离效率的影响;与半经验模型和其余机器学习模型相比,组合模型在预测精度和训练时间上具有一定的优越性,在测试样本上的平均绝对误差(MAE)为0.005 91,R^(2)可达0.995,证明了其在小样本、非线性数据分析上的准确性、鲁棒性和泛化性。

基于SSA-PPR模型的澜沧江枯季通航流量预测

随着国家"一带一路"战略的推进,云南省要充分发挥连接东南亚国际水上大通道的作用,为促进澜沧江航运的正常发展,对其通航保障能力进行研究具有重要的现实意义。足够的来水量是河道通航的重要条件之一,开展河道的最枯月径流量预测,对航运保障具有重要的参考作用。为提高预测精度,笔者提出首先使用SSA分析法对周期性较强影响因子进行重构,与其他因子混合后,再与PPR相结合形成SSA-PPR预报模型,并对澜沧江的年最枯月径流量进行预测验证,结果表明SSA-PPR模型训练期平均相对误差的绝对值为2.5%,检验期平均相对误差的绝对值为6.2%,精度为甲等,相对于未使用SSA混合因子前,其预测效果更好,可以满足澜沧江枯季通航流量预测的需要。

基于SSA-PPR模型的河流枯季径流量变化预测方法

河流枯季径流量的实时变化影响着对其预测结果的精确性,为得到准确的预测结果,提高预测效率,提出一种基于SSA-PPR模型的河流枯季径流量变化预测方法。采用SSA-PPR模型构建河流枯季径流量变化预测的大数据统计分析模型,采用量化统计特征分析方法实现对径流量动态变化特征的挖掘,得到变化统计特征量,并结合模糊信息挖掘和自适应学习得到河流枯季径流量变化的动态解析结果。根据解析结果进行流量变化的动态分类识别,完成对河流枯季径流量变化的准确预测。仿真结果表明,本文方法的预测结果准确性较高,自适应性较好,且预测效率较高,有效提高了预测过程的收敛性,对量化分析河流枯季径流量变化具有很好的指导意义。