基于机器学习的切丝后含水率预测及控制方法

摘要

选取云烟(A)牌号制丝生产过程稳态数据样本,采用递归特征消除法分析模型的影响变量.基于车间温湿度SARIM AX预测模型,利用蒙特卡洛仿真、神经网络算法和XGBoost算法建立切丝后含水率控制模型,通过预测值与实际值对比的方法进行模型检验.结果表明,在工艺标准值±0.15％ 的误差范围内,切丝后含水率准确率由62.57％ 提升至86.49％;切丝后含水率的过程能力指数达标率由91.44％ 提升至97.30％.该方法实现了前后工序参数协同和精准控制,有效保证了制丝过程中切丝后含水率的稳定性.