文献类型：期刊文章

作　　者：王圣毫[1] 李智[1] 郑维平[1] 赵殿瑞[1] 胡俊宇[1]

机构地区：[1]沈阳工程学院仿真中心,沈阳110136

出　　处：《煤质技术》

年　　份：2012

卷　　号：27

期　　号：5

起止页码：1-4

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：通过对沈海热电厂、阜新、抚顺等数处电厂锅炉用煤的近红外光谱建模实验,发现电厂入炉煤粉中的水分、灰分、挥发分和发热量等工业指标预测所采用的模型及其预处理方法直接关系到建模效果的优劣。预处理方法包括平滑处理、数据标准化、微分处理、信号校正等。建模过程中使用移动窗口PLSR、误差反向传播人工神经网络、径向基人工神经网络,发现除水分模型外在全光谱下采用FFT系数作为输入变量的径向基网络效果为最优。根据所得的预处理方法对部分煤粉工业分析进行预测,证实基于偏最小二乘回归分析煤粉工业分析的近红外光谱建模的重复性较好,其模型具有较高的应用价值。

关 键 词：煤质 近红外光谱 预处理方法  偏最小二乘回归分析  径向基网络

分 类 号：TQ533]