基于BPNN-XGBoost组合模型的瓦楞纸板线湿部生产速度预测方法

作     者：谢威炜 曹曦 蒋勉 陈勇 黄玮 XIE Weiwei;CAO Xi;JIANG Mian;CHEN Yong;HUANG Wei

作者机构：广东东方精工科技股份有限公司广东佛山528520 佛山科学技术学院机电工程与自动化学院广东佛山528525 广东佛斯伯智能设备有限公司广东佛山528520 

出 版 物：《包装工程》 (Packaging Engineering)

年 卷 期：2024年第45卷第9期

页      面：210-217页

学科分类：08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 

基　　金：广东省普通高校新一代信息技术重点领域专项(2021ZDZX1057) 佛山市南海区重点领域科技攻关项目(2230032004654) 

主　　题：瓦楞纸板 生产速度 预测模型 数据驱动 超参数寻优 

摘      要：目的满足瓦楞纸板行业日益个性化的定制需求,减小复杂多变的生产条件对瓦楞纸生产速度的影响,帮助企业合理安排生产,提高生产线管控水平。方法首先对瓦楞纸板生产速度进行重采样,统一订单参数和各传感器参数采样间隔,采用ButterWorth滤波器进行高通滤波,并采用四分位距统计量方法筛选稳定的湿部生产速度区间,提取B瓦和BC瓦的数据,然后根据提取的数据使用BP神经网络和XGBoost预测湿部生产速度,并采用贝叶斯优化和网格搜索分别寻优2种模型的超参数,最后使用粒子群算法组合2种模型的预测结果。结果实验结果表明,2个模型都具有一定的预测能力,其中XGBoost的预测效果更好,组合模型的预测效果最好。结论基于BPNN-XGBoost组合模型的方法能有效预测瓦楞纸板湿部生产速度,可指导实际生产。