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摘要:
通过对沈海热电厂、阜新、抚顺等数处电厂锅炉用煤的近红外光谱建模实验,发现电厂入炉煤粉中的水分、灰分、挥发分和发热量等工业指标预测所采用的模型及其预处理方法直接关系到建模效果的优劣.预处理方法包括平滑处理、数据标准化、微分处理、信号校正等.建模过程中使用移动窗口PLSR、误差反向传播人工神经网络、径向基人工神经网络,发现除水分模型外在全光谱下采用FFT系数作为输入变量的径向基网络效果为最优.根据所得的预处理方法对部分煤粉工业分析进行预测,证实基于偏最小二乘回归分析煤粉工业分析的近红外光谱建模的重复性较好,其模型具有较高的应用价值.
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文献信息
篇名 煤质近红外光谱分析过程中预处理方法及模型的选择
来源期刊 煤质技术 学科 工学
关键词 煤质 近红外光谱 预处理方法 偏最小二乘回归分析 径向基网络
年,卷(期) 2012,(5) 所属期刊栏目 煤质研究与管理
研究方向 页码范围 1-4
页数 4页 分类号 TQ533
字数 2557字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郑维平 沈阳工程学院仿真中心 15 36 4.0 5.0
2 李智 沈阳工程学院仿真中心 32 103 5.0 8.0
3 胡俊宇 沈阳工程学院仿真中心 12 87 4.0 9.0
4 赵殿瑞 沈阳工程学院仿真中心 10 22 2.0 4.0
5 王圣毫 沈阳工程学院仿真中心 12 38 4.0 5.0
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节点文献
煤质
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偏最小二乘回归分析
径向基网络
研究起点
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研究去脉
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相关学者/机构
期刊影响力
煤质技术
双月刊
1007-7677
11-3862/TD
16开
北京市和平里青年沟东路5号煤炭科学研究总院内
1986
chi
出版文献量(篇)
3223
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6
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8889
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