【摘 要】
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研究了火电厂电煤煤粉的近红外光谱特征,提取了前3个主成分和前6个离散傅立叶变换（DFT）系数,结合主成分得分、马氏距离和偏最小二乘（PLS）交互验证方法剔除异常样本,并建立偏最小
【机 构】
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沈阳工程学院辽宁省电力仿真控制重点实验室,中国人民大学化学系,沈阳工程学院自动化学院,辽宁东方发电厂生技部
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研究了火电厂电煤煤粉的近红外光谱特征,提取了前3个主成分和前6个离散傅立叶变换（DFT）系数,结合主成分得分、马氏距离和偏最小二乘（PLS）交互验证方法剔除异常样本,并建立偏最小二乘回归（PLSR）、栅格支持向量机回归（G-SVR）、遗传算法支持向量机回归（GA-SVR）和粒子群算法支持向量机回归（PSO-SVR）等定量分析模型。结果表明,利用DFT系数作为PSO-SVR模型的输入变量,当其进化代数为300,种群规模为20,模型参数c1、c2为1.5,1.7时,性能最优,其中校正集相关系数（RC）为0.9
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