微型电脑应用
微型電腦應用
미형전뇌응용
MICROCOMPUTER APPLICATIONS
2014年
8期
49-51
,共3页
煤质%工业分析%元素分析%支持向量机(SVM)%遗传算法(GA)
煤質%工業分析%元素分析%支持嚮量機(SVM)%遺傳算法(GA)
매질%공업분석%원소분석%지지향량궤(SVM)%유전산법(GA)
Coal Quality%Industrial Analysis%Elemental Analysis%Support Vector Machine%Genetic Algorithm
利用支持向量机建立工业分析与元素分析的转化模型,并采用遗传算法对工况进行参数寻优(即GA-SVM模型),为燃烧提供了更好的指导.实验结果表明,模型具有更高的预测精度,且适用于更宽的煤质范围,研究成果具有一定理论意义和应用价值.
利用支持嚮量機建立工業分析與元素分析的轉化模型,併採用遺傳算法對工況進行參數尋優(即GA-SVM模型),為燃燒提供瞭更好的指導.實驗結果錶明,模型具有更高的預測精度,且適用于更寬的煤質範圍,研究成果具有一定理論意義和應用價值.
이용지지향량궤건립공업분석여원소분석적전화모형,병채용유전산법대공황진행삼수심우(즉GA-SVM모형),위연소제공료경호적지도.실험결과표명,모형구유경고적예측정도,차괄용우경관적매질범위,연구성과구유일정이론의의화응용개치.
