لتحسين دقة توقع كثافة الحرارة المحمولة للفحم ، تم اقتراح طريقة توقع كثافة الحرارة المحمولة للفحم استنادًا إلى خوارزمية الجزيئات التي تكيف البارامترات (PSO) وخوارزمية دعم النواة الصغرى (LSSVM): إنشاء نموذج توقع كثافة الحرارة المحمولة للفحم LSSVM ، وتحسين معلمات نموذج LSSVM بواسطة خوارزمية PSO المتكيفة مع المعلمات. تمت المقارنة بين تأثيرات توقع كثافة الحرارة على الفحم باستخدام بيانات الاختبار. تشير النتائج إلى أن نموذج PSO-LSSVM المعتمد على عوامل متكيفة قادر على توقع تغيرات كثافة الحرارة بدقة ، وأنه يتميز بسرعة عملية عالية مقارنة بنموذج الشبكة العصبية BP المعتمد على PSO المتكيف ، ونموذج LSSVM الأساسي المعتمد على PSO ، ونموذج LSSVM المعتمد على GA ، وأنه يتميز بدقة توقع عالية ، ومناسب للاستخدام الهندسي.

جودة الفحم؛ الحرارة المحمولة؛ توقع؛ تكيف البارامترات؛ خوارزمية الجزيئات؛ خوارزمية دعم النواة الصغرى