【摘 要】
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煤炭是主要的能源资源之一。煤质检测对实现煤炭高效利用有非常重要的意义。现阶段我国煤质检测方法仍存在很多的不足,实现煤质的无损,快速,精确检测是煤质检测方面的一大难点。针对煤炭掺杂率的测量,本论文基于影响煤炭掺杂率与各影响因素之间的关系,采用支持向量机方法对煤炭掺杂率进行软测量建模。文中对煤炭掺杂率进行软测量方法研究,主要做了如下工作。首先,探讨了交流阻抗（Alternating-current i
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煤炭是主要的能源资源之一。煤质检测对实现煤炭高效利用有非常重要的意义。现阶段我国煤质检测方法仍存在很多的不足,实现煤质的无损,快速,精确检测是煤质检测方面的一大难点。针对煤炭掺杂率的测量,本论文基于影响煤炭掺杂率与各影响因素之间的关系,采用支持向量机方法对煤炭掺杂率进行软测量建模。文中对煤炭掺杂率进行软测量方法研究,主要做了如下工作。首先,探讨了交流阻抗（Alternating-current impedance,AC）技术在煤质检测方面的应用,设计了能够检测煤炭阻抗值、含水率的阻抗检测仪系统;其次,利用该检测仪,通过试验验证了煤炭含水率和掺杂率对输出阻抗的影响关系,得到煤炭含水率和阻抗值可以作为煤炭掺杂率软测量模型的辅助变量;第三,分析了核函数、惩罚系数C、核函数宽度g对模型质量的影响。针对模型的性能会受到核函数影响,采用四种核函数建立模型,得出采用径向基核函数时模型均方误差更小;针对模型预测准确性受支持向量机惩罚系数C核函数宽度g的影响,采用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）方法建立了煤炭率软测量模型,再分别采用网格搜索（grid search,GS）和交叉验证（Cross Validation,CV）相结合算法、遗传算法（Genetic Algorithm,GA）、粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）三种算法对C和g进行搜索。通过仿真结果比较,对模型参数寻优后,模型的误差比未进行参数寻优低,精度比未进行参数寻优高。GA-SVM模型在建模速度、预测精度、均方误差等指标上,都有着很优异的效果,其模型均方根误差为0.3198,最大相对误差为5.7%,适用于作为煤炭掺杂率预测方法。
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