基于 PSO-SVR 的纸张分离率影响因素预测模型研究

来源：机械与电子杂志2025年第08期北京时间：

作者：任龙;赵丽琴;郝仰彪;李彦璋;马清艳;冯亮

单位：1. 中北大学机械工程学院,山西 太原 030051 ;

摘要：针对气流诱导分离技术的纸张分离率预测问题,提出了一种粒子群优化支持向量回归预测模型。首先,采用 BBD ( Box Behnken Design )方法设计多因素正交试验,探究撕裂度、吹嘴流量、吹嘴口径、吹嘴与堆叠纸张间距共 4 个因素对纸张分离率的影响规律;然后,根据正交试验样本数据建立支持向量回归与粒子群优化 支持向量回归 2 类预测模型;最后,确定评价指标并对 2 类预测模型进行对比分析。结果表明,粒子群优化-支持向量回归预测模型有更低的均方根误差、平均绝对误差和平均偏差误差,且决定系数高于支持向量回归预测模型,为气流诱导分离技术的纸张分离率预测提供了一种有效的方法。

关键词：纸张分离率;撕裂度;吹嘴流量;吹嘴口径;粒子群优化 支持向量回归

基金资助：山西省专利转化专项计划项目( 202302007 )