Для повышения точности прогнозирования тепловыделения угля был предложен метод прогнозирования тепловыделения угля на основе алгоритма параметрической адаптивной частиц (PSO) и алгоритма опорных векторов с минимальным квадратом (LSSVM): построение модели прогнозирования тепловыделения угля LSSVM, оптимизация параметров модели LSSVM алгоритмом параметрической адаптивной PSO. С использованием тестовых данных было проведено сравнение симуляции эффектов прогнозирования тепловыделения угля. Результаты показывают, что модель прогнозирования тепловыделения угля PSO-LSSVM способна точно прогнозировать изменения тепловыделения и быстрее, чем параметрическая адаптивная сеть BP, базовая PSO-LSSVM и модель GA-LSSVM, с высокой скоростью работы и высокой точностью прогнозирования, что удобно для инженерного применения.

Качество угля; Тепловые выделения; Прогнозы; Параметрическая адаптация; Алгоритм частиц в части; Минимальный квадрат алгоритм опорных векторов