混合生物质的综合燃烧特性预判研究

孙鹏; 程世庆; 张海瑞; 张慧敏

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混合生物质的综合燃烧特性预判研究

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利用经交叉验证(CV)方法和遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)分类模型(CV-GA-SVM)对混合生物质的燃烧特性进行类别预判,并提出综合燃烧特性指数的简便计算式.分类模型以工业分析成分为输入量,以试样标签为输出量,以单生物质数据训练模型.基于单生物质工业分析建立了综合燃烧特性指数的简便计算式.研究表明:CV-GA-SVM模型能够对混合生物质的综合燃烧特性作出准确、快速的预判,正确率为100％,耗用时间为4.4s;简便计算式的计算平均绝对误差为1.68.

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来源
《热力发电》 |2012年第10期|5-8|共4页
作者
孙鹏; 程世庆; 张海瑞; 张慧敏;
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作者单位

山东大学能源与动力工程学院,山东济南 250061;

山东大学能源与动力工程学院,山东济南 250061;

山东大学能源与动力工程学院,山东济南 250061;

山东大学能源与动力工程学院,山东济南 250061;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类生物能及其利用;
关键词
混合生物质; 燃烧特性; 遗传算法; 交叉验证; 支持向量机; CV-GA-SVM模型;

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