煤灰熔融温度预测方法研究现状
刘硕1
杨伏生1
张小艳2
井云环3
杨磊3
蔡会武1
周安宁1
1.西安科技大学化学与化工学院,陕西西安,7100542.西安科技大学计算机学院,陕西西安,7100543.神华宁煤集团煤化工公司,宁夏银川,750011
摘要：为准确预测煤灰熔融温度,论述了国内外建立煤灰熔融温度预测模型的现状,重点分析了线性回归法、BP神经网络法、支持向量机法和FactSage软件法的应用情况及误差.回归分析法的应用最为广泛,其中利用最小二乘法拟合的预测公式的相关性系数较高,但适应性较差;BP神经网络法适应性较强,但必须输入大量数据对模型进行训练;支持向量机法虽然优于回归分析法与BP神经网络法,但不能阐明煤灰熔融过程中矿物演变规律,不能科学说明灰熔融特性变化机理.FactSage软件法不仅有较高的预测精度,还可阐明煤灰熔融过程中矿物质演变规律,优化煤灰熔融温度的评价标准,建立更可靠的预测模型.因此,FactSage软件法是应用前景广阔的煤灰熔融特性预测方法.
关键词：灰熔融特性预测FactSage回归分析法BP神经网络支持向量机
分类号：TQ536(煤化学及煤的加工利用)
资助基金：国家自然科学基金(51174279)科技创新项目(2014095)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 60-65 )
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