基于元素分析的煤粉工业分析GA-SVM预测模型

运用遗传算法(genetic algorithm,GA)和支持向量机(support vector machine,SVM)方法,建立了基于元素分析的煤质工业分析快速预测模型。该模型基于以干燥基为基准的6 029组美国煤质数据,以煤质元素分析(C、H、O、N、S)为输入,工业分析(挥发分、固定碳)为输出。另外通过实验得到74组中国煤质数据,用于模型验证。结果表明:以美国煤质数据构建的模型,挥发分、固定碳预测平均相对误差分别为4.60%、3.22%;用中国煤质数据验证模型时,挥发分、固定碳预测平均相对误差分别为9.16%、3.55%。该模型预测误差较小,能较好地利用元素分析数据预测固定碳、挥发分。