基于BP神经网络和最小二乘支持向量机的灰熔点预测和对比

时浩; 肖海平; 刘彦鹏

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.20003

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基于BP神经网络和最小二乘支持向量机的灰熔点预测和对比

发电及环境保护 | 更新时间：2025-06-06

- 基于BP神经网络和最小二乘支持向量机的灰熔点预测和对比
- Prediction and Comparison of Ash Fusion Temperatures Based on BP Neural Network and Least Squares Support Vector Machine
- “在燃煤锅炉结渣预测领域，专家建立了BP神经网络和最小二乘支持向量机模型，为飞灰熔点预测提供解决方案。”
- 发电技术 2022年43卷第1期页码：139-146
- 作者机构：
  
  1.华北电力大学能源动力与机械工程学院,北京市昌平区 102206
  2.中国大唐集团科学技术研究院有限公司火力发电技术研究院,北京市石景山区 100040
- 作者简介：
  
  [ "时浩(1996)，男，硕士研究生，主要从事电厂煤化学和重金属污染物生成机理等方面的研究，yzsrsh@126.com；" ]
  [ "肖海平(1978)，男，博士，副教授，主要从事燃煤污染物生成机理与控制技术等方面的研究，本文通信作者，xiaohaiping@ncepu.edu.cn；" ]
  [ "刘彦鹏(1979)，男，博士，正高级工程师，主要从事电站锅炉节能减排技术等方面的研究，liuyanpeng@cdt-kxjs.com。" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(51206047)
- DOI：10.12096/j.2096-4528.pgt.20003
  中图分类号： TK 223
- 收稿日期：2021-03-13，
  
  纸质出版日期：2022-02-28
- 稿件说明：
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时浩,肖海平,刘彦鹏.基于BP神经网络和最小二乘支持向量机的灰熔点预测和对比[J].发电技术,2022,43(01):139-146.

SHI Hao,XIAO Haiping,LIU Yanpeng.Prediction and Comparison of Ash Fusion Temperatures Based on BP Neural Network and Least Squares Support Vector Machine[J].Power Generation Technology,2022,43(01):139-146.
时浩,肖海平,刘彦鹏.基于BP神经网络和最小二乘支持向量机的灰熔点预测和对比[J].发电技术,2022,43(01):139-146. DOI： 10.12096/j.2096-4528.pgt.20003.

SHI Hao,XIAO Haiping,LIU Yanpeng.Prediction and Comparison of Ash Fusion Temperatures Based on BP Neural Network and Least Squares Support Vector Machine[J].Power Generation Technology,2022,43(01):139-146. DOI： 10.12096/j.2096-4528.pgt.20003.

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