基于工业分析预测煤质发热量研究

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为快速准确的预测煤质发热量,基于煤质工业分析数据,以粒子群优化算法(PSO)和支持向量机(SVM)理论为基础,采用PSO算法优化SVM超参数,建立了参数优化的PSO-SVM预测模型.在同等条件下,构建了标准SVM模型和多元线性回归(MLR)模型,并与PSO-SVM模型预测结果进行对比.结果表明,PSO-SVM模型、SVM模型和MLR模型都具有较好的预测效果,测试结果的平均绝对百分误差分别为2.433%,2.956%和3.135%;MLR模型具有较好的建模效果,但泛化性差,测试阶段出现了较大误差;参数寻优显著提高了SVM的预测精度,与线性模型相比,非线性PSO-SVM模型具有更好的泛化性和外推能力,更适合于煤质发热量的预测.
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