【摘 要】
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为了预测混煤的灰熔点,采用支持向量机建立煤灰软化温度模型,模型将煤的灰成分作为输入量,煤的软化温度作为输出量,利用网格搜索寻优方法对支持向量机(SVM)模型的参数进行了
【机 构】
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浙江大学能源清洁利用国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划资助项目(2009CB219802);浙江省自然科学基金资助项目(R107532);新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-07-0761);全国优秀博士学位论文作者专项资金资助项目(200747);浙江大学曹光彪高科技发展基金资助项目(2008RC001);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目
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为了预测混煤的灰熔点,采用支持向量机建立煤灰软化温度模型,模型将煤的灰成分作为输入量,煤的软化温度作为输出量,利用网格搜索寻优方法对支持向量机(SVM)模型的参数进行了优化,在设定的不同精度下分别获得模型的最优参数,利用优化后的模型对单煤和混煤的灰熔点进行了预测,并将不同精度下的预测结果与实验结果进行对比.煤灰软化温度模型设定精度为0.01时,单煤样本预测相对误差最小,其最大相对误差和平均相对误差分别为3.00%和0.48%;运用此模型对混煤预测的最大相对误差和平均相对误差分别为1.74%和0.62%.预测结果表明,经网格搜索优化后的支持向量机模型对煤灰熔点预测较精确.
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