胡素霞，陳 琳，王 娜，章橋新，龔靜雯，劉思琪，程占剛*，趙詩棋

基于選擇穩(wěn)定性優(yōu)化的卷煙吸阻快速預(yù)測(cè)

胡素霞1，陳 琳1，王 娜1，章橋新2，龔靜雯2，劉思琪2，程占剛1*，趙詩棋2

(1. 湖北中煙工業(yè)有限公司技術(shù)中心，武漢 430000；2. 武漢理工大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，武漢 430070)

卷煙吸阻是卷煙設(shè)計(jì)制造中的核心指標(biāo)。因涉及影響因素多且具有復(fù)雜的非線性特性，無論是基于多孔介質(zhì)流體力學(xué)模型還是基于大量工程實(shí)踐的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，均無法定量指導(dǎo)設(shè)計(jì)與生產(chǎn)，至今卷煙吸阻仍以實(shí)驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)為評(píng)價(jià)依據(jù)。針對(duì)卷煙生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的大量檢測(cè)數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)的復(fù)雜多源和不斷更迭的特性，提出了一種利用生產(chǎn)歷史積累數(shù)據(jù)，通過K均值聚類算法清洗數(shù)據(jù)消除樣本差異，結(jié)合自適應(yīng)套索方法對(duì)輸入變量進(jìn)行降維處理和輔助變量選擇，并利用選擇穩(wěn)定性評(píng)估對(duì)過程進(jìn)行一致性約束，在多源數(shù)據(jù)和滾動(dòng)過程一致選擇出與吸阻原理模型匹配的關(guān)鍵影響指標(biāo)，并將其作為徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFNN，radical basis function netural network)的輸入，建立吸阻的推理預(yù)測(cè)模型。經(jīng)驗(yàn)證，預(yù)測(cè)模型的均方誤差為0.004，相對(duì)誤差率控制在3% 以內(nèi)，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)場(chǎng)景下的吸阻快速預(yù)測(cè)。

吸阻；預(yù)測(cè)；徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；選擇穩(wěn)定性；自適應(yīng)套索

卷煙抽吸品質(zhì)受煙支吸阻的影響，對(duì)煙支吸阻的研究已經(jīng)成為提高煙支品質(zhì)的重要途徑[1-2]。然而，卷煙吸阻受到眾多煙支生產(chǎn)與設(shè)計(jì)因素的影響，且其間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系，實(shí)際工程應(yīng)用中常通過大量的實(shí)驗(yàn)反推[3-5]，或利用計(jì)算流體力學(xué)（CFD）[6-7]來模擬吸阻模型，但這些方法受到操作復(fù)雜、執(zhí)行耗時(shí)長(zhǎng)、實(shí)驗(yàn)成本高等限制，很難直接應(yīng)用于生產(chǎn)。大量學(xué)者從統(tǒng)計(jì)角度尋找答案，如：李敏[8]利用線性回歸方程建立了卷煙吸阻等質(zhì)量指標(biāo)的預(yù)測(cè)模型；朱波等[9]則采用考慮變量顯著性選擇的逐步回歸模型來建立了煙絲尺寸和吸阻關(guān)系模型；堵勁松[10]應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)分析來探究了煙絲結(jié)構(gòu)中的變量對(duì)吸阻的影響。但線性回歸和灰色關(guān)聯(lián)分析存在預(yù)測(cè)范圍和精度都有限的方法缺陷[11]。何孝強(qiáng)等[12]利用多元自適應(yīng)樣條回歸方法建立了卷煙吸阻和通風(fēng)率預(yù)測(cè)模型，但收集的指標(biāo)過多，數(shù)據(jù)收集難度較大，對(duì)吸阻的生產(chǎn)調(diào)控作用有限。

在數(shù)據(jù)量合適的情況下，相比線性回歸，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)具有更廣的預(yù)測(cè)范圍和更高的預(yù)測(cè)精度，可以建立非線性映射來實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)[13]。針對(duì)數(shù)據(jù)模糊特性，陳昌華等[14]以主成分分析法來優(yōu)化徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，達(dá)到提高預(yù)測(cè)穩(wěn)健性目的。而面向時(shí)變數(shù)據(jù)，主成分分析法無法適應(yīng)于變量的篩選，Zou[15]提出了自適應(yīng)套索的方法，通過修正權(quán)重來維持全局優(yōu)良的Oracle性質(zhì)，確保算法的穩(wěn)健化篩選。王國長(zhǎng)等[16]提出了一種針對(duì)數(shù)據(jù)滯后性對(duì)懲罰項(xiàng)改進(jìn)的自適應(yīng)套索模型，給出一種對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)特征調(diào)節(jié)懲罰項(xiàng)的思路。Li等[17]通過關(guān)注變量選擇的相似性使篩選過程具備選擇穩(wěn)定性。

在這些研究的基礎(chǔ)上，本文針對(duì)多牌號(hào)細(xì)支卷煙生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)的多源和模糊特性，利用自適應(yīng)套索回歸算法壓縮解釋變量系數(shù)，選擇出吸阻模型的關(guān)鍵解釋變量，并通過選擇穩(wěn)定性的懲罰算子約束，保證多源數(shù)據(jù)的變量選擇一致，輸出具備聚焦性與記憶性的吸阻關(guān)鍵解釋變量，以此來優(yōu)化徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（radial basis function neural network）的輸入，最后通過訓(xùn)練出的RBFNN模型實(shí)現(xiàn)對(duì)吸阻的預(yù)測(cè)，為生產(chǎn)場(chǎng)景下吸阻的快速預(yù)測(cè)提供理論指導(dǎo)。

1 選擇穩(wěn)定的數(shù)據(jù)處理方法

在大量生產(chǎn)數(shù)據(jù)雜糅情況下，指標(biāo)數(shù)據(jù)之間關(guān)系復(fù)雜。為了明確影響目標(biāo)指標(biāo)關(guān)鍵解釋變量，需要利用變量篩選的方法剔除雜糅數(shù)據(jù)中的不相關(guān)變量，以提高模型的準(zhǔn)確性，降低模型過度擬合的風(fēng)險(xiǎn)[15]。伴隨數(shù)據(jù)滾動(dòng)與補(bǔ)充，基于自適應(yīng)套索篩選出的解釋變量會(huì)出現(xiàn)選擇不一致現(xiàn)象，為了保證選擇過程的穩(wěn)定性，需要對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行選擇穩(wěn)定性的約束與優(yōu)化。

學(xué)者們[8-9]在研究中通常把吸阻的模型描述為式(1)的回歸方程形式?；貧w模型變量的篩選，即壓縮無顯著相關(guān)性的解釋變量系數(shù)至0。

=0+11+22+…+βxn+（1）

式（1）中：，被解釋變量；0，常數(shù)項(xiàng)；p，回歸系數(shù)；x，解釋變量；，與x獨(dú)立的殘差項(xiàng)。

根據(jù)自適應(yīng)套索回歸對(duì)解釋變量的劃分，將有系數(shù)的變量成為非零系數(shù)變量，剔除后的變量成為零系數(shù)變量，在滾動(dòng)次數(shù)為第次情況下，所有非零變量的集合為1，所有零系數(shù)變量集合為B。P+1為第+1次與第次的非零變量的并集，1反映P+1的子集個(gè)數(shù)，Q+1為第+1次與第次的零變量的并集，0反映Q+1的子集個(gè)數(shù), S+1為第+1次與第次的非零變量的交集，1反映S+1子集個(gè)數(shù)，T+1為第+1次與第次的零變量交集,0反映T+1子集個(gè)數(shù)。穩(wěn)定性評(píng)估就是在數(shù)據(jù)滾動(dòng)預(yù)測(cè)的過程中衡量每次模型中非零系數(shù)變量與零系數(shù)變量的相似性情況，對(duì)選擇過程進(jìn)行調(diào)控。定義S為模型隨時(shí)間滾動(dòng)過程中的穩(wěn)定性，計(jì)算如式(5)：

通過自適應(yīng)套索在過程中調(diào)節(jié)超參數(shù)對(duì)變量進(jìn)行篩選和對(duì)系數(shù)進(jìn)行估計(jì)，利用選擇穩(wěn)定性的判斷對(duì)篩選過程的一致性、相似性與穩(wěn)定性進(jìn)行評(píng)估與反饋調(diào)節(jié)，使最終輸出的關(guān)鍵變量與目標(biāo)變量的相關(guān)性顯著且無多重共線性，變量篩選與穩(wěn)定性評(píng)估流程圖如圖1所示。

圖1 變量篩選與穩(wěn)定性評(píng)估流程圖

Figure 1 Flow chart of variable screening and stability assessment

2 基于RBFNN的細(xì)支卷煙吸阻預(yù)測(cè)模型

2.1 RBFNN模型建立

RBFNN是一種以函數(shù)逼近為基礎(chǔ)的單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。整體由輸入層、隱藏層和輸出層構(gòu)成，具體如圖2所示。模型具有良好的泛化能力和較快的學(xué)習(xí)收斂速度[20-21]，能夠應(yīng)對(duì)吸阻大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)。RBFNN利用函數(shù)逼近和插值的手段可以解決模型非線性問題，進(jìn)行復(fù)雜的規(guī)律描述，具備對(duì)吸阻的預(yù)測(cè)能力。

圖2 RBFNN結(jié)構(gòu)

Figure 2 Structure of RBFNN

將穩(wěn)定性選擇出的關(guān)鍵變量作為RBFNN的輸入。從沒有權(quán)值的輸入層通過，進(jìn)入徑向基函數(shù)為高斯內(nèi)核的隱藏層中，對(duì)復(fù)雜關(guān)系進(jìn)行學(xué)習(xí)與訓(xùn)練，隱藏層節(jié)點(diǎn)輸出如式(8)。由隱含層輸出加權(quán)得到的最終輸出的吸阻y計(jì)算如式(9)。

式（8）（9）中：u為隱藏層第個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出；c為高斯核函數(shù)的中心向量。

利用均方根誤差（）和平均絕對(duì)誤差()來評(píng)價(jià)基于RBFNN的模型預(yù)測(cè)的損失和準(zhǔn)確度，和值越小說明模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度越高，計(jì)算公式如下。

圖3 模型建立流程圖

Figure 3 Model building flow chart

2.2 模型流程

基于選擇穩(wěn)定性優(yōu)化的RBFNN吸阻預(yù)測(cè)模型的建立，首先需要根據(jù)數(shù)據(jù)誤差要求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)應(yīng)用自適應(yīng)套索，并通過數(shù)據(jù)的每次滾動(dòng)與補(bǔ)充動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)懲罰算子和超參數(shù)選擇出的解釋變量，對(duì)選擇過程的穩(wěn)定性指標(biāo)S的大小進(jìn)行判斷并反饋懲罰算子的調(diào)整。當(dāng)解釋變量的選擇一致及其貢獻(xiàn)率達(dá)到穩(wěn)定后輸出關(guān)鍵解釋變量集，完成關(guān)鍵解釋變量的選擇。最終將關(guān)鍵解釋變量轉(zhuǎn)化為RBFNN的輸入，經(jīng)過RBFNN的不斷學(xué)習(xí)與訓(xùn)練，輸出預(yù)測(cè)模型結(jié)果，相應(yīng)模型流程圖3所示。

3 案例與應(yīng)用

3.1 數(shù)據(jù)說明

本次案例數(shù)據(jù)為湖北中煙11個(gè)牌號(hào)細(xì)支卷煙的歷史物理指標(biāo)測(cè)試數(shù)據(jù)和輔料設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)（表1），其中煙支的常規(guī)物理指標(biāo)包括質(zhì)量、圓周、長(zhǎng)度和硬度，輔料設(shè)計(jì)指標(biāo)包括卷煙紙透氣度、助燃劑含量、定量、濾棒吸阻和接裝紙透氣度。為了利用滿足技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)要求的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，要先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初篩選，首先根據(jù)各指標(biāo)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)來判斷樣品是否合格，剔除不符合細(xì)支卷煙技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的樣品數(shù)據(jù)，再根據(jù)拉依達(dá)法則去除含粗大誤差的樣品數(shù)據(jù)。

由于歷史數(shù)據(jù)存在多源性特征，為匹配輔料設(shè)計(jì)參數(shù)與物測(cè)指標(biāo)數(shù)據(jù)和消除不同牌號(hào)卷煙樣本量之間的差距，利用K-means的中心聚集性[13]，依據(jù)類別內(nèi)的數(shù)據(jù)平方和最小原則，將11個(gè)牌號(hào)細(xì)支卷煙數(shù)據(jù)聚類的得到18個(gè)中心，對(duì)歷史數(shù)據(jù)按各類別中心訓(xùn)練樣本，得到總共3 600個(gè)數(shù)據(jù)。

表1 物理測(cè)試數(shù)據(jù)示意列表

圖4 變量篩選穩(wěn)定性的3種方法對(duì)比圖

Figure 4 Comparison of variable selection stability with three methods

3.2 吸阻變量篩選結(jié)果

以吸阻為因變量，物理指標(biāo)和輔料設(shè)計(jì)指標(biāo)為自變量，帶入自適應(yīng)套索算法中進(jìn)行篩選。隨著數(shù)據(jù)多次滾動(dòng)，穩(wěn)定性約束開始限制選擇，在12次滾動(dòng)后輸出解釋變量選擇一致（圖4）。對(duì)比套索回歸、自適應(yīng)套索回歸與穩(wěn)定性改進(jìn)后的解釋變量篩選過程，可以發(fā)現(xiàn)套索回歸的吸阻模型的解釋變量篩選過程相較于其他兩算法更加不穩(wěn)定。基于穩(wěn)定性改進(jìn)的自適應(yīng)套索算法在解釋變量的最終選擇上，與自適應(yīng)套索回歸算法在前5次滾動(dòng)預(yù)測(cè)中存在相似選擇，但隨著滾動(dòng)次數(shù)推進(jìn)，穩(wěn)定性懲罰項(xiàng)存在使模型相較于自適應(yīng)回歸的吸阻模型具備了記憶性與一致性，從第6次滾動(dòng)開始，繼承性選擇濾棒吸阻、接裝紙透氣度、質(zhì)量和卷煙紙透氣度4個(gè)指標(biāo)。

第8次后持續(xù)選擇長(zhǎng)度、圓周兩個(gè)指標(biāo)，在第12次滾動(dòng)實(shí)現(xiàn)解釋變量的穩(wěn)定選擇。利用穩(wěn)定性評(píng)估改進(jìn)下的自適應(yīng)套索對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，得到開放吸阻模型的關(guān)鍵解釋變量為濾棒吸阻、接裝紙透氣度、卷煙紙透氣度與質(zhì)量、長(zhǎng)度和圓周。所有解釋變量都通過顯著性和多重共線性的檢驗(yàn)，具體如表2所示。

通過穩(wěn)定性評(píng)估的吸阻關(guān)鍵指標(biāo)，利用改進(jìn)自適應(yīng)套索回歸的得到解釋變量系數(shù)計(jì)算各個(gè)解釋變量的貢獻(xiàn)度I和累計(jì)貢獻(xiàn)度A如式(12) (13)所示，并繪制出解釋變量的貢獻(xiàn)度排列圖（圖5）。

式(12) (13)中：為解釋變量總個(gè)數(shù)；為已累積的解釋變量個(gè)數(shù)；p為解釋變量個(gè)數(shù)。

從貢獻(xiàn)度的排列圖中可以得到吸阻關(guān)鍵解釋變量的影響程度排序?yàn)椋簽V棒吸阻、接裝紙透氣度、質(zhì)量、圓周和長(zhǎng)度。其中濾棒吸阻對(duì)煙支吸阻的影響最大，影響貢獻(xiàn)率超過40%，接裝紙透氣度影響貢獻(xiàn)率接近25%，濾棒吸阻、接裝紙透氣度、質(zhì)量貢獻(xiàn)率之和接近80%。

表2 變量篩選與檢驗(yàn)結(jié)果

圖5 變量貢獻(xiàn)度排列圖

Figure 5 Pareto diagram of explaining variables

圖6 吸阻測(cè)量原理

Figure 6 Measurement principle of pressure drop

圖7 卷煙結(jié)構(gòu)示意圖

Figure 7 Schematic diagram of cigarette structure

ISO標(biāo)準(zhǔn)和GB/T22838.5—2009中規(guī)定的卷煙吸阻的測(cè)量原理為[22]：將樣品密封于測(cè)量設(shè)備中，在標(biāo)準(zhǔn)條件下，即空氣溫度（22±2）℃，大氣壓力（960±100）hPa，大氣相對(duì)濕度（60±5）%時(shí)，維持樣品輸出端氣體體積流量為17.5 mL·s-1時(shí)樣品兩端的壓差。圖6為吸組測(cè)量原理圖。

煙支由卷煙紙、煙絲、接裝紙、濾棒和成型紙組成，具體如圖7所示。依據(jù)吸阻的測(cè)量原理結(jié)合多孔介質(zhì)流體力學(xué)的原理，可沿軸向?qū)熤璺譃榫頍熂埗?、煙絲段、接裝紙段和濾棒段，吸阻的經(jīng)驗(yàn)公式[3]可以表達(dá)為各段壓降的疊加，如式(14)所示：

式（14）中：1為卷煙紙段氣阻；2為煙絲段氣阻；3為接裝紙段氣阻；4為濾棒段氣阻；為氣流流量；為誤差項(xiàng)。

接裝紙透氣度與卷煙紙透氣度共同組成的通風(fēng)率與對(duì)應(yīng)段氣阻可以相互轉(zhuǎn)換，濾棒段氣阻可由濾棒吸阻線性表示。圓周與長(zhǎng)度與流速為負(fù)相關(guān)關(guān)系，圓周與長(zhǎng)度的增大，反映為流速變慢，從而使壓強(qiáng)差變小。質(zhì)量反映了煙支內(nèi)容物充實(shí)程度，內(nèi)容物越充實(shí)，氣流受阻越嚴(yán)重，吸阻越大。因此利用穩(wěn)定性評(píng)估選出的吸阻關(guān)鍵指標(biāo)與原理吻合。

3.3 吸阻預(yù)測(cè)結(jié)果

以濾棒吸阻、接裝紙透氣度、卷煙紙透氣度與質(zhì)量、長(zhǎng)度和圓周為輸入向量=（1,2,3,4,5,6），吸阻為輸出向量構(gòu)建RBFNN模型=()。將總數(shù)據(jù)集按95%和5%的比例分成訓(xùn)練集和測(cè)試集。依據(jù)均方誤差0.005為目標(biāo)，多次訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)來確定隱藏層神經(jīng)元數(shù)量。通過圖8反映的過程誤差與目標(biāo)誤差逼近情況可以看出，當(dāng)隱藏層神經(jīng)元數(shù)量為700時(shí)，誤差達(dá)到需求。

圖8 RBFNN誤差收斂過程

Figure 8 Error convergence process of RBFNN

由此建立輸入神經(jīng)元數(shù)量6，隱藏層神經(jīng)元數(shù)量700，輸出層神經(jīng)元1，散布常數(shù)為1的RBFNN模型，整體訓(xùn)練時(shí)間為49 s，整體訓(xùn)練情況如圖9所示。

利用測(cè)試集數(shù)據(jù)對(duì)訓(xùn)練完后的RBFNN進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證，并與相同目標(biāo)MSE下的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較。從圖10可以看出，RBFNN構(gòu)建的吸阻預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值擬合程度相比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更高，同時(shí)存在更少不穩(wěn)定的預(yù)測(cè)點(diǎn)，更難陷入局部最優(yōu)，有良好的穩(wěn)健性。結(jié)合表3的分析結(jié)果，RBFNN相比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更小的平均絕對(duì)誤差和更高的模型擬合程度，需求更少的模型復(fù)雜度和更快的收斂性。綜上，說明利用RBFNN構(gòu)建細(xì)支卷煙吸阻的預(yù)測(cè)模型具有較高的預(yù)測(cè)精度和較強(qiáng)的擬合能力和兼具快速收斂性。相比表4中湖北中煙的生產(chǎn)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，利用RBFNN構(gòu)建的細(xì)支卷煙吸阻預(yù)測(cè)誤差在生產(chǎn)允許誤差內(nèi)，說明細(xì)支卷煙吸阻預(yù)測(cè)模型構(gòu)建合理，具備一定的生產(chǎn)實(shí)用性。

圖9 RBFNN訓(xùn)練結(jié)果

Figure 9 Training results of RBFNN

表3 RBFNN和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比

表4 結(jié)合生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)比預(yù)測(cè)結(jié)果

圖10 吸阻預(yù)測(cè)與真實(shí)值對(duì)比圖

Figure 10 Comparison of predicted and real value

4 結(jié)論

本研究提出了一種基于選擇穩(wěn)定性的卷煙吸阻數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，利用穩(wěn)定性評(píng)估改進(jìn)后的自適應(yīng)套索算法，對(duì)多源且模糊的吸阻歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行了關(guān)鍵變量的選擇，并結(jié)合RBFNN對(duì)吸阻進(jìn)行了預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)模型的均方誤差為0.004，相對(duì)誤差率控制在3%以內(nèi)。本研究主要貢獻(xiàn)總結(jié)如下。

（1）在面向多源數(shù)據(jù)和過程穩(wěn)定性情況下，本研究提出的選擇穩(wěn)定性評(píng)估的變量篩選方法可以在一定程度上降低模型的復(fù)雜度，保證了指標(biāo)的相關(guān)性，提高模型的魯棒性，經(jīng)過實(shí)例驗(yàn)證后，具備較強(qiáng)的適應(yīng)性和選擇過程的穩(wěn)健性。

（2）選擇穩(wěn)定性優(yōu)化的RBFNN細(xì)支卷煙吸阻預(yù)測(cè)模型相比傳統(tǒng)以大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)向的方法，具備處理復(fù)雜數(shù)據(jù)的能力，能實(shí)現(xiàn)在保證預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的前提下，為生產(chǎn)場(chǎng)景下卷煙指標(biāo)的低成本快速預(yù)測(cè)提供了理論依據(jù)。

[1] 侯冰清，劉永新. 基于卷煙物理指標(biāo)和生產(chǎn)方式對(duì)卷煙吸阻的影響因素分析[J]. 農(nóng)產(chǎn)品加工, 2020(21): 59-62, 68.

[2] 鄒劍, 郝偉, 張富坤, 等. 卷煙煙支吸阻變化的影響因素研究[J]. 工程技術(shù)研究, 2018(16): 93-94.

[3] 常月勇, 仕小偉, 陳平, 等. 基于物理指標(biāo)的全葉卷雪茄煙吸阻控制方法[J].煙草科技, 2019, 52(3): 92-96.

[4] 喻賽波, 王詩太, 金勇, 等. 接裝紙透氣度及煙絲結(jié)構(gòu)對(duì)細(xì)支卷煙逐口吸阻波動(dòng)的影響[J].煙草科技, 2019, 52(1): 79-84.

[5] 潘廣樂, 張二強(qiáng), 鞏佳豪, 等. 煙支規(guī)格對(duì)卷煙物理、煙氣、燃吸特性及感官質(zhì)量的影響[J].煙草科技, 2022, 55(1):91-98.

[6] 王樂, 游敏, 崔曉夢(mèng), 等. 基于線性網(wǎng)絡(luò)模型的卷煙吸阻及通風(fēng)特征預(yù)測(cè)方法[J].煙草科技, 2017, 50(12): 85-89.

[7] 王樂, 李斌, 魯端峰, 等. 不同抽吸狀態(tài)下卷煙動(dòng)態(tài)通風(fēng)特征的數(shù)值模擬[J].煙草科技, 2016, 49(1): 60-65.

[8] 李敏. 回歸分析在卷煙質(zhì)量預(yù)測(cè)控制中的應(yīng)用[J].煙草科技, 2006(12):16-19.

[9] 朱波, 關(guān)欣, 張東, 等. 基于細(xì)支卷煙物理指標(biāo)的煙絲尺寸分析[J].安徽農(nóng)學(xué)通報(bào), 2021, 27(18):114-116.

[10] 堵勁松. 煙絲結(jié)構(gòu)對(duì)卷煙物理指標(biāo)的影響[J].煙草科技, 2008(8): 8-13.

[11] 饒運(yùn)章, 王丹, 饒睿, 等. 基于EMD-RBFNN的稀土原地浸礦邊坡位移預(yù)測(cè)[J].金屬礦山, 2015(3): 72-75.

[12] 何孝強(qiáng)，李泓燊，向虎，等. 基于MARS的卷煙吸阻和通風(fēng)預(yù)測(cè)模型[J].食品與機(jī)械, 2020, 36(3): 220-224.

[13] 趙慶展, 李沛婷, 馬永建, 等. 基于K-means聚類與RBFNN的點(diǎn)云DEM構(gòu)建方法[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào), 2019, 50(9): 208-214.

[14] 陳昌華, 譚俊, 尹健康, 等. 基于PCA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煙田土壤水分預(yù)測(cè)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2010, 26(8): 85-90.

[15] ZOU H. The adaptive Lasso and its oracle properties[J]. J Am Stat Assoc, 2006, 101(476): 1418-1429.

[16] 王國長(zhǎng), 梁焙婷, 王金枝. 改進(jìn)的自適應(yīng) Lasso 方法在股票市場(chǎng)中的應(yīng)用[J]. 數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理, 2019, 38(4): 750-760.

[17] LI J H, CHEN W Y. Forecasting macroeconomic time series: LASSO-based approaches and their forecast combinations with dynamic factor models[J]. Int J Forecast, 2014, 30(4): 996-1015.

[18] 黃雅丹, 陸曉駿, 張大力. 具有模型一致性的自適應(yīng)Lasso預(yù)測(cè)模型研究[J/OL].工業(yè)工程與管理: 1-18 [2022-02-09].http://kns.cnki.net/kcms/detail/31.1738.T. 20210611.1441.003.html.

[19] TIBSHIRANI R. Regression shrinkage and selection via the Lasso[J]. J R Stat Soc Ser B Stat Methodol, 1996, 58(1): 267-288.

[20] 喬俊飛, 韓紅桂. RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào), 2010, 36(6): 865-872.

[21] 沈艷, 楊春雷, 張慶國, 等. 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的池州市降水序列預(yù)測(cè)[J].安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2012, 39(3): 451-455.

[22] 中華人民共和國國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局. 卷煙和濾棒物理性能測(cè)試: GB/T 22838—2009[S]. 北京: 中國標(biāo)準(zhǔn)出版社, 2009.

Rapid prediction of cigarette pressure drop based on selective stability optimization

HU Suxia1, CHEN Lin1, WANG Na1, ZHANG Qiaoxin2, GONG Jingwen2, LIU Siqi2, CHEN Zhangang1, ZHAO Shiqi2

(1. Technology Center, China Tobacco Hubei Industrial Co. Ltd., Wuhan 430000；2. School of Mechanical and Electronic Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070)

Pressure drop is the key indicator for cigarettes design and manufacture. As pressure drop is affected by many factors and exists complex nonlinear characteristics, neither the fluid mechanics model of porous media nor the empirical model can guide the design and production quantitatively based on a large number of engineering practices. Hence, pressure is still evaluated on the basis of experimental test data. Aiming at the characteristics of a large number of test data generated in the process of cigarette manufacture and the complex multi-source and updating, a method was proposed to eliminate the sample differences and using K-means to clean the data. The approach applied adaptive lasso to reduce the dimension and select key variables from input and used stability indicator to evaluate the process of variables screening. Afterwards, the key variables were used as inputs to RBFNN (radical basis function netural network). Through the training of RBFNN, the study created a pressure drop prediction model. After example validating, the mean square error of the prediction model was 0.004, and the relative error rate was controlled within 3%, realizing the rapid prediction of the pressure drop in production scenarios.

pressure drop; prediction; RBFNN; select stability; adaptive lasso

TS452

A

1672-352X (2023)02-0372-07

2022-05-17

湖北中煙工業(yè)有限責(zé)任公司科技項(xiàng)目(2020JSCL3JS2B029)資助。

胡素霞，高級(jí)工程師。E-mail：husx@hbtobacco.cn

通信作者:程占剛，高級(jí)工程師。E-mail：chengzhan@hbtobacco.cn

10.13610/j.cnki.1672-352x.20230511.022

2023-05-12 12:00:52

[URL] https://kns.cnki.net/kcms/detail/34.1162.s.20230511.1338.044.html