基于退火支持向量的燃煤锅炉结渣特性预测

应用支持向量机算法对燃煤锅炉结渣问题进行数学建模,并利用模拟退火算法对支持向量机模型参数进行了优化,最终获得最优参数组合。模型将煤的软化温度tSt、硅铝比w(SiO2)/w(A12O3)、碱酸比J和硅比G以及锅炉的无因次切圆直径t和无因次实际切圆直径d作为输入变量,以结渣程度作为输出,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15台锅炉结渣特性进行预测评判,有14个正确,评判准确率为93.33%,由此表明此方法是合理有效的。同时为了配合该模型,采用高级语言编程开发出了相应的预测评判系统。     

煤灰软化温度建模与预测

基于Elman网络建立了煤灰软化温度预测模型,该模型以煤灰成分为输入向量,以煤灰的软化温度为输出向量。为了选取最优预测模型,分别讨论了输入向量维数、隐含层单元数以及激励函数对模型预测结果的影响。使用获得的最优网络模型对测试样本进行测试,结果表明该模型的预测精度高于常规BP网络。由所建最优预测模型可知,存在一个最优的煤灰成分分析数量。     

中药溶液在输尿管路流动中减阻特性的实验研究

本文根据人体泌尿系统的尿液动特征，建立了管路流体阻力特性测试实验台，在进行清水溶液阻力特性标定实验以及盐水溶液流动阻力实验测试的基础上，对临床上用于治疗泌尿系统疾病的部分中药单剂和复方进行了实验研究，发现了能改善流动特性，大大降低流动阻力的药物。     

一种预测煤灰变形温度的新方法

在研究燃煤煤灰成分与其变形温度之间关系的基础上,提出了煤灰变形温度模拟退火支持向量机的预测模型.该模型将煤灰中的10个氧化物成分作为输入量,煤灰的变形温度作为输出量.用某电厂实测数据对模型进行了校验,结果表明,此方法是合理有效的,经模拟退火算法优化后的支持向量机模型可实现对变形温度较精确的预测.同时依据本模型及面向对象的高级语言,开发了相应的预测评判系统.     

基于模拟退火和支持向量机算法的燃煤锅炉结渣特性预测

应用支持向量机算法对燃煤锅炉结渣问题进行数学建模,利用模拟退火算法对支持向量机模型参数进行了优化,获得最优参数组合.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15台锅炉结渣特性进行预测评判,结果表明此方法合理有效.