煤炭工程
煤炭工程
매탄공정
COALMINE DESIGN
2013年
12期
112-115
,共4页
杨学存%侯媛彬%洪卫林%王鑫照
楊學存%侯媛彬%洪衛林%王鑫照
양학존%후원빈%홍위림%왕흠조
煤泥输送管道%堵塞%参数优化%支持向量机%网格搜索法
煤泥輸送管道%堵塞%參數優化%支持嚮量機%網格搜索法
매니수송관도%도새%삼수우화%지지향량궤%망격수색법
slime transportation pipeline%blockage%parameter optimization%support vector machine
针对煤矸石热电厂煤泥输送管道堵塞问题,通过对实际现场的分析,确定煤泥输送系统浓料泵主缸压力预测是进行管道堵塞预测的必要前提,提出了基于网格法的支持向量机(GSVM)的浓料泵主缸压力预测模型,将网格搜索法用于支持向量机的参数优化.仿真结果表明,该GSVM预测模型参数寻优时间为6.55s,预测模型稳定,且相对误差在3％以内,能满足实际工程要求.与基于遗传算法的支持向量机(GA-SVM)预测模型相比较,GSVM预测模型在寻优时间和搜索稳定性方面优于GA-SVM预测模型,能够应用于煤泥输送系统实时压力预测系统.
針對煤矸石熱電廠煤泥輸送管道堵塞問題,通過對實際現場的分析,確定煤泥輸送繫統濃料泵主缸壓力預測是進行管道堵塞預測的必要前提,提齣瞭基于網格法的支持嚮量機(GSVM)的濃料泵主缸壓力預測模型,將網格搜索法用于支持嚮量機的參數優化.倣真結果錶明,該GSVM預測模型參數尋優時間為6.55s,預測模型穩定,且相對誤差在3％以內,能滿足實際工程要求.與基于遺傳算法的支持嚮量機(GA-SVM)預測模型相比較,GSVM預測模型在尋優時間和搜索穩定性方麵優于GA-SVM預測模型,能夠應用于煤泥輸送繫統實時壓力預測繫統.
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