磷虾群算法优化的SVR-ARMA模型：ORP预测精度提升

本文主要探讨了一种创新的预测模型——基于磷虾群算法优化的SVR-ARMA组合模型在氧化还原电位(ORP)预测中的应用。ORP在生物氧化提金过程中扮演着关键角色，准确预测ORP有助于优化工艺参数，提升黄金产量。磷虾群算法被引入到支持向量回归(SVR)模型中，以优化模型参数，增强其非线性寻优性能。SVR以其良好的泛化能力和适应复杂数据的能力，构建了回归预测模型。 在SVR预测的基础上，文章提出利用自回归移动平均模型(ARMA)来处理SVR模型产生的线性残差。ARMA模型考虑了时间序列的过去状态和外部干扰的影响，通过有限样本数据拟合，形成残差预测模型。这种组合方式旨在提高预测精度，减少误差。 相较于基础SVR模型、改进的Khodadad-Hamidi-SVR模型以及传统的SVR-ARMA模型，这种优化的模型在实际仿真中展现出更高的预测精度，特别是在处理ORP这类具有复杂性和非线性的工艺参数时，能够提供更为精准的预测结果。这对于生物氧化预处理过程的控制和优化具有显著的实际价值，有助于维持工艺稳定并提高整体效率。 总结来说，本文的核心技术是将磷虾群算法与支持向量回归和自回归移动平均模型相结合，以形成一个既能捕捉非线性关系又能处理残差误差的高效预测框架，对于提高ORP预测的准确性具有重要意义。这种创新方法为黄金提取行业的工艺优化提供了强有力的支持工具。