煤炭发热量预测：SVR与特征变量优化的突破

本文主要探讨了煤炭发热量预测的一种改进方法，即利用支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）与特征变量选择相结合的技术。传统的煤炭发热量预测模型主要依赖于线性回归，且主要考虑灰分、挥发分、固定碳等工业分析数据，忽略了元素分析指标对预测精度和适用范围的影响。这导致了预测精度较低和模型适用性受限的问题。 作者基于中国不同地域的60组煤质分析样本，尝试拓宽预测模型的视角，引入了平均影响值法（Mean Impact Value，MIV）和粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）。通过这种方法，研究人员能够系统地评估和筛选出对煤炭发热量影响显著的特征变量。实验结果显示，尽管灰分和碳含量在工业分析指标中与发热量存在一定的线性关系，但其他指标如水分、挥发分的线性相关性相对较弱。这强调了非线性建模方法在煤炭发热量预测中的重要性。 经过特征变量筛选，水分、灰分和挥发分被确认为工业分析中对发热量有较大影响的关键因素，而在元素分析中，碳含量的作用最为显著。因此，作者建议在实际预测中，应当优先考虑这些显著的4个指标，特别是通过SVR进行非线性建模，以提高预测的准确性和普遍适用性。 本文的研究不仅提供了新的煤炭发热量预测策略，还强调了元素分析指标在预测中的潜在价值，有助于煤炭行业提升数据分析的精确度和预测能力，对于煤炭开采、加工以及能源行业的决策制定具有重要的实践意义。