【摘 要】
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生物质的热值与其组成成分有关,基于此,应用最小二乘支持向量机方法建立了生物质热值预测的有效模型,并利用Biomass Feedstock Composition and Properties Database数据库提
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生物质的热值与其组成成分有关,基于此,应用最小二乘支持向量机方法建立了生物质热值预测的有效模型,并利用Biomass Feedstock Composition and Properties Database数据库提供的数据进行了测试。以该数据库的部分生物质的固定碳、挥发分和灰分含量作为输入,以相应的热值作为输出,训练最小二乘支持向量机。训练完成后,用剩余的生物质进行测试。测试结果表明,预测方法准确,速度较快。与神经网络方法相比,基于最小二乘支持向量机的生物质的热值预测方法更有效。
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