电力科学与工程
電力科學與工程
전력과학여공정
INFORMATION ON ELECTRIC POWER
2015年
8期
66-70
,共5页
配煤%灰熔点%支持向量机%预测%训练样本
配煤%灰鎔點%支持嚮量機%預測%訓練樣本
배매%회용점%지지향량궤%예측%훈련양본
coal blending%ash fusion temperatures%support vector machine%prediction%training sample
采用支持向量机预测配煤灰熔点时，针对训练样本代表性不足的问题，提出了一种选取训练样本的方法。在国内具有代表性的煤灰成分和灰熔点数据库的基础上，分别添加现场实际中不同数量的灰熔点实验数据，将二者的集合作为训练样本集对灰熔点进行预测，并对预测结果进行分析。结果表明：训练样本的选取对支持向量机的预测结果有较大的影响，而向数据库中添加灰熔点实验数据可以有效改善训练样本代表性不足的问题，配煤灰熔点预测值的均方误差MSE＝5.76，最大相对误差为6.91％。
採用支持嚮量機預測配煤灰鎔點時，針對訓練樣本代錶性不足的問題，提齣瞭一種選取訓練樣本的方法。在國內具有代錶性的煤灰成分和灰鎔點數據庫的基礎上，分彆添加現場實際中不同數量的灰鎔點實驗數據，將二者的集閤作為訓練樣本集對灰鎔點進行預測，併對預測結果進行分析。結果錶明：訓練樣本的選取對支持嚮量機的預測結果有較大的影響，而嚮數據庫中添加灰鎔點實驗數據可以有效改善訓練樣本代錶性不足的問題，配煤灰鎔點預測值的均方誤差MSE＝5.76，最大相對誤差為6.91％。
채용지지향량궤예측배매회용점시，침대훈련양본대표성불족적문제，제출료일충선취훈련양본적방법。재국내구유대표성적매회성분화회용점수거고적기출상，분별첨가현장실제중불동수량적회용점실험수거，장이자적집합작위훈련양본집대회용점진행예측，병대예측결과진행분석。결과표명：훈련양본적선취대지지향량궤적예측결과유교대적영향，이향수거고중첨가회용점실험수거가이유효개선훈련양본대표성불족적문제，배매회용점예측치적균방오차MSE＝5.76，최대상대오차위6.91％。
In order to improve the training sample representativeness in predicting the ash fusion temperature (AFT) of blended coals by support vector machine (SVM), a new method of sample selecting was proposed .A new training group was established by adding different experimental data to a representative database and this group was used to predict AFT of coal blending .The results show that the selection of training sample plays a significant role in predicting results , that the new training group could improve the representativeness of training samples , and that the MSE of the predicted value equals 5.76 with the maximum error percentage being 6.91%.
