支持向量机灰熔点预测模型研究

作者：赵显桥; 吴胜杰; 何国亮; 王春林

来源：热能动力工程, 2011, (04): 436-495.

• 灰熔点
• 支持向量机
• BP神经网络
• 预测 ash melting point
• support vector machine
• BP(back propagation) neural network
• prediction

根据电厂对混煤灰熔点计算的需求,采用支持向量机算法和BP神经网络算法对灰熔点进行了建模和对比研究,灰熔点模型采用灰成分作为输入量,灰熔点(ST)作为输出量,用所建模型对单煤和混煤灰熔点进行预测,然后将预测结果与实验结果进行比较。支持向量机模型对单煤和混煤的预测误差分别为0.57%和1.94%,BP神经网络模型对单煤和混煤的预测误差分别为1.925%和10.43%,结果表明,支持向量机模型对单煤和混煤灰熔点的预测更精确。

• 单位
  杭州电子科技大学; 山东电力研究院