11、智能预测方法在制浆造纸中的应用

智能预测方法在制浆造纸中的应用

1. 智能预测方法概述

在工业生产中，智能预测方法发挥着重要作用。例如，在蔗糖结晶过程中，已经开发出智能集成测控系统，并成功应用于制糖生产。同时，基于简化非线性机械模型和数据驱动模型的混合冷却控制策略，相比传统的比例积分（PI）方法和主动抗扰方法，具有更强的鲁棒性和更低的噪声敏感性。

从这些研究中可以得出以下结论：
- 机理模型的应用领域有限，大多针对简单的过程对象；而基于智能算法的模型预测方法在各领域关键指标的预测中应用广泛。
- 基于机理和数据驱动的混合预测模型性能优于单一模型。但在一些传统流程工业，如造纸、水泥制造和玻璃制造等领域，相关研究较少，这些行业生产过程粗放，原因是生产过程透明度不足，不利于产品质量控制和生产能耗降低。建立生产过程关键参数的预测模型，可避免昂贵的传感器设备采购和维护，实现关键参数的准确预测。

1.1 数据驱动的预测建模

数据驱动的预测建模是一个多元函数回归问题，因此大多数回归方法都可用于建模。近年来，人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和集成学习等机器学习技术因其良好的非线性逼近能力而得到广泛应用。

1.1.1 人工神经网络（ANN）

人工神经网络是机器学习的主要方法之一，它是一个由许多高度互连的神经元组成的复杂网络计算系统，通过神经元之间的相互作用实现网络信息的存储和处理。Rumelhart 等人提出的反向传播（BP）算法引发了 ANN 研究的高潮，许多学者在此基础上提出了各种改进算法以提高模型性能。

ANN 具有强大的非线性函数逼近能力，为非线性问题的建模提供了新途径，在工业过程中得到广泛应用。然而，