摘要
石炭発熱量の予測精度を向上させるために、パラメータ適応粒子群(PSO)および最小二乗サポートベクターマシン(LSSVM)アルゴリズムに基づいた石炭発熱量予測方法が提案されました: 石炭発熱量予測モデルLSSVMの構築、PSOアルゴリズムを使用してLSSVMモデルのパラメータを最適化します。テストデータを使用して石炭発熱量の予測効果をシミュレーションで比較しました。結果は、パラメータ適応PSO-LSSVM発熱量予測モデルが発熱量の変化を正確に予測でき、パラメータ適応PSO-BPニューラルネットワーク、基本PSO-LSSVM、GA-LSSVMモデルよりも処理速度が速く、高い予測精度を示し、工学的な応用に適しています。
关键词
石炭の品質; 熱; 予測; パラメータ適応; 粒子群アルゴリズム; 最小二乗サポートベクターマシンアルゴリズム