석탄 발열량 예측의 정확성을 향상시키기 위해, 매개변수 적응 입자군(PSO) 및 최소 제곱 지지 벡터 머신(LSSVM) 알고리즘을 기반으로 한 석탄 발열량 예측 방법이 제시되었습니다. 석탄 발열량 예측 모델 LSSVM을 구축하고, PSO 알고리즘을 통해 LSSVM 모델 매개변수를 최적화하였습니다. 테스트 데이터를 사용하여 석탄 발열량의 예측 효과를 시뮬레이션으로 비교했습니다. 결과는 매개변수 적응 PSO-LSSVM 발열량 예측 모델이 발열량 변화를 정확하게 예측할 수 있으며, 매개변수 적응 PSO-BP 인공신경망, 기본 PSO-LSSVM 및 GA-LSSVM 모델보다 빠르고, 높은 예측 정확도를 보이며, 공학 응용에 유리하다는 것을 나타냅니다.

석탄 품질; 열; 예측; 매개변수 적응; 입자군 알고리즘; 최소 제곱 지지 벡터 머신 알고리즘