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基于SVM的煤炭低位发热量软测量

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煤质分析是煤炭开发、利用的重要环节,而煤炭低位发热量是煤质分析的关键评价指标.针对传统硬件测量方法繁琐、代价高昂等问题,提出了基于支持向量机的煤炭低位发热量软测量方法,并基于此模型研究了煤炭低位发热量的影响因素.首先,采集陕西榆林某电厂的实际生产数据,并对数据进行随机误差、粗大误差和归一化与反归一化等预处理.其次,结合机理分析剔除无效数据项,且对数据进行相关性分析,排序择优完成辅助变量的选取.最后,基于SVM对煤炭低位发热量软测量进行模型建立、训练和调试,且与长短期记忆网络、BP网络模型进行性能比较.结果 表明:基于SVM的煤炭低位发热量软测量模型在均方误差和均方相关系数上都有明显优势.此外,基于SVM模型研究了煤炭低位发热量的影响因素,发现弹筒发热量和全水对煤炭发热量影响较为明显,空气干燥基水分影响较小.
Soft sensor of coal net calorific value based on SVM

潘红光、宋浩骞、苏涛、马彪

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西安科技大学电气与控制工程学院,陕西西安710054

鄂尔多斯市神东工程设计有限公司,内蒙古鄂尔多斯017000

软测量 影响因素 低位发热量 支持向量机

国家自然科学基金西安科技大学优秀青年科技基金陕西省博士后基金中国博士后基金

616032952018YQ2-072018BSHEDZZ1242017M623207

2021

10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2021.0622

西安科技大学学报
西安科技大学

西安科技大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：1.154
ISSN：1672-9315
年,卷(期)：2021.41(6)
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