基于遗传算法优化的支持向量机（SVM-GA）低阶煤制氢产量预测模型

介绍了遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)的基本理论，用遗传算法对支持向量机的结构和参数进行了优化，将该方法用于低阶煤制氢的研究，获得了影响低阶煤制氢产量的主要煤质指标，建立了SVM-GA预测模型。结合34个校验样本的氢产量和相对应的影响因素，对模型的预测效果进行了验证。结果表明：预测值与试验值的平均相对误差为0.209%，误差的均方差为37.88，达到了较高的预测精度。