Se ha creado un nuevo modelo de predicción integrada del calor de combustión del carbón basado en la regresión lineal múltiple y la máquina de vectores de soporte de mínimos cuadrados (LS-SVM), y se presentaron los pasos de modelado y el algoritmo específico. Teniendo en cuenta la relación entre el calor de combustión real del carbón y su composición analítica industrial (humedad, cenizas y materia volátil), el modelo integrado consta de un modelo de predicción inicial y un modelo de corrección de error. Se utilizaron datos iniciales sobre el calor de combustión del carbón y su composición analítica industrial para construir un conjunto de muestras de entrenamiento, y se utilizó el algoritmo de regresión lineal múltiple para predecir inicialmente el calor de combustión, y el modelo LS-SVM para obtener la cantidad de corrección de error. El valor predictivo final del modelo integrado es la salida del modelo de predicción inicial más la cantidad de corrección de error. Los resultados de predicción reales muestran que este método de predicción integrada lleva menos tiempo, es más preciso que los métodos comúnmente utilizados y tiene un cierto valor práctico.

calidad del carbón; calor de combustión; regresión lineal múltiple; máquina de vectores de soporte de mínimos cuadrados; predicción integrada; modelo de predicción