基于粒子群算法的煤气化过程LS_SVM预测模型

【摘要】：针对最小二乘支持向量机参数选择对模型性能的重要影响,并且以往的参数优选方法效果差且耗时长这一问题,提出基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机预测模型.该模型用最小二乘支持向量机理论建立,用粒子群算法优化模型参数.论文将此模型用于预测评价固定床煤气化气化效果的三个主要性能指标(气体热值、气化效率、气体产率),通过现场实际数据仿真结果表明,该算法有效地提高了模型预测精度,验证了此模型的可靠性和可用性. 【作者单位】： 西安科技大学理学院;黄河上游水电开发有限责任公司;
【关键词】： 最小二乘支持向量机 粒子群优化算法 参数优化 煤气化过程
【分类号】：TP18
【正文快照】： 近年来,我国煤炭资源十分紧缺,人们为了达到有效利用煤炭资源并且尽可能多的得到高品质合成气的双赢目地,对评价煤气化效果的主要性能指标的预测显得尤为重要.但是,由于煤气化过程涉及了许多物理化学反应,是一个复杂的、强非线性的耦合性系统,因此很难分析其内部机理建立准确

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