%0 Journal Article
%T 混合生物质的综合燃烧特性预判研究
%A 孙鹏
%A 程世庆
%A 张海瑞
%A 张慧敏
%J 热力发电
%P 5-8
%D 2012
%X 利用经交叉验证（cv）方法和遗传算法（ga）优化的支持向量机（svm）分类模型（cvgasvm）对混合生物质的燃烧特性进行类别预判，并提出综合燃烧特性指数的简便计算式。分类模型以工业分析成分为输入量，以试样标签为输出量，以单生物质数据训练模型。基于单生物质工业分析建立了综合燃烧特性指数的简便计算式。研究表明：cvgasvm模型能够对混合生物质的综合燃烧特性作出准确、快速的预判，正确率为100%，耗用时间为4.4s；简便计算式的计算平均绝对误差为1.68。
%K 混合生物质
%K 燃烧特性
%K 遗传算法
%K 交叉验证
%K 支持向量机
%K cvgasvm模型
%U http://rlfd.paperopen.com//oa/darticle.aspx?type=view&id=201210002