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线性回归与人工神经网络预测煤炭发热量

《煤炭科学技术》2009年 第12期 | 周翠红 路迈西   北京石油化工学院环境工程系 北京102617 中国矿业大学(北京)化学与环境工程学院 北京100083
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摘 要:采集煤的实测发热量、水分和灰分数据52组,利用线性回9-3与人工神经网络模型预测煤炭发热量。数据分析表明:发热量与煤的灰分有较好的相关关系;线性回归预测中,灰分的标准回归系数为-0.90,水分的标准回归系数为一0.33,灰分对发热量的影响比水分显著,预测结果的平均绝对误差为0.27;在MATLAB环境下应用神经网络工具箱建立了2—5—1的神经网络模型,人工神经网络模型预测结果的平均绝对误差为0.22。2种预测方法在一定精度范围内可满足实际需要,但综合比较的结果表明,神经网络方法可以处理非线性数据,具有自学习性、自适应性以及容错性,预测结果精度较高等优点。
【分 类】【工业技术】 > 化学工业 > 煤化学及煤的加工利用 > 煤的分析与检验 > 发热量
【关键词】 煤发热量 预测 线性回归 人工神经网络
【出 处】 《煤炭科学技术》2009年 第12期 117-120页 共4页
【收 录】 中文科技期刊数据库

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