基于支持向量机算法的造纸过程磨后纤维形态软测量模型

摘要

本研究提出了一种基于支持向量机(SVM)算法的造纸过程磨后浆料纤维形态软测量模型,该模型利用原始浆板纤维形态参数和磨浆参数作为输入,用于在线软测量生产过程中的磨后浆料纤维形态.结果表明,采用SVM算法进行建模时,7种磨后浆料纤维形态软测量模型的平均相对误差在2.87％～5.61％之间,均优于采用偏最小二乘回归(PLS)算法的建模效果(平均相对误差3.09％～6.60％),模型精度良好,满足生产中纤维形态实时检测对误差的要求.