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摘要:
将最小二乘支持向量机建模方法引入到动力配煤着火特性的分析建模中,针对配煤指标中计算困难的着火温度指标建立了最小二乘支持向量机模型,一方面克服了神经网络算法的过拟合、泛化能力弱等缺点;另一方面提高了求解过程的计算速度.采用微粒群算法(PSO)对模型参数进行优化,模型留一验证得到预测均方误差为8.60,相关系数为0.93,对65个样本进行预测分析,得到较高的预测精度.因此采用最小二乘支持向量机方法可以实现较精确的配煤着火温度预测.
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文献信息
篇名 基于最小二乘支持向量机的动力配煤着火特性预测模型
来源期刊 煤炭学报 学科 工学
关键词 最小二乘支持向量机 动力配煤 着火温度 PSO
年,卷(期) 2010,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1380-1383
页数 4页 分类号 TQ533
字数 语种 中文
DOI
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
最小二乘支持向量机
动力配煤
着火温度
PSO
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
煤炭学报
月刊
0253-9993
11-2190/TD
大16开
北京和平里青年沟东路5号煤科院内
1964
chi
出版文献量(篇)
7172
总下载数(次)
13
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导