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基于支持向量机与遗传算法的灰熔点预测
被引:43
作者:
王春林
周昊
李国能
邱坤赞
岑可法
机构:
[1] 能源清洁利用国家重点实验室(浙江大学)
来源:
关键词:
灰熔点;
支持向量机;
遗传算法;
优化;
预测;
D O I:
10.13334/j.0258-8013.pcsee.2007.08.003
中图分类号:
TK227 [运行];
学科分类号:
摘要:
为了提高估算煤灰熔点的精度,文中采用支持向量机算法对求解灰熔点问题进行了建模,并利用遗传算法对支持向量机模型的参数进行了优化,获得了最优的模型参数。支持向量机模型将灰成分作为输入量,煤的灰熔点Tst作为输出量,用试验数据对模型进行了校验和参数的寻优,利用优化后的模型对单煤和混煤灰熔点进行了预测,并将预测结果与实验结果进行了对比,结果表明,优化后的支持向量机模型实现了对单煤和混煤灰熔点较精确的预测。支持向量机可用于小样本问题的学习,计算速度快,提高了实时处理与预测能力。
引用
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