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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:赵晓鹏 徐义巍 李彦军 任海彬 ZHAO Xiao-peng;XU Yi-wei;LI Yan-jun;REN Hai-bin(Ningxia Jingneng Ningdong Electric Power Co.,Ltd.,Ningxia,China,750000)
机构地区:[1]宁夏京能宁东发电有限责任公司,宁夏银川750000
出 处:《热能动力工程》2022年第3期86-91,共6页Journal of Engineering for Thermal Energy and Power
摘 要:为提高煤灰熔点预测精度,采用支持向量机算法,分别建立了以8种煤灰主要成分为输入量的8输入参数模型以及以8种灰成分加5种煤灰熔融性参数为输入的13输入参数模型,用于预测煤灰软化温度,并利用误差补偿方法对13输入参数模型进行了改进。结果显示,13输入参数模型相比8输入参数模型可以缩小灰熔点预测误差区间,尤其使负误差减小;相比于改进前,改进后的13输入参数模型使均方差降低了59.5%。In order to improve the prediction accuracy of coal ash melting point,the 8-input parameter model with 8 kinds of main coal ash composition as the input and the 13-input parameter model with 8 kinds of ash composition and 5 kinds of coal ash melting parameters as the input were established respectively,to predict coal ash softening temperature.And the 13-input parameter model was improved by the method of error compensation.The results show that the 13-input parameter model can reduce the error range of ash melting point prediction,compared with the 8-input parameter model,especially to reduce the negative error.The improved 13-input parameter model reduces the mean square error by 59.5%,compared with that before the improvement.
分 类 号:TQ536.4[化学工程—煤化学工程]
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