基于机器学习的卷烟制丝工艺物料衡算模型

烟草制丝工艺工序繁多、流程复杂，建立烟草制丝生产线物料衡算模型具有十分重要的意义。针对烟草制丝工艺的主要特征和生产流程，分别采用线性回归、多项式回归及BP神经网络建立制丝工艺物料衡算模型，并根据不同模型的衡算精度，为不同工段选取较优模型，从而构建起制丝全流程物料衡算模型。该模型可以随着实际数据的增加自动更新模型参数，实现自学习功能。通过某烟厂制丝流程的实际数据对模型进行验算，结果表明，应用该模型可以取得较好的衡算结果。