摘要
本发明公开了一种基于数据驱动的煤粉细度预测方法,涉及煤粉细度预测技术领域;包括:S1:煤粉取样与分析:取煤粉样品,使用对煤粉进行硬度测试,记录初始细度和硬度值;运输过程受力分析,测试煤粉在运输过程中各个环节的受力情况,包括装卸、振动、冲击等;数据记录,将受力数据按时间顺序记录,形成数据集;S2:数据处理与建模:数据预处理,数据清洗,从收集到的数据集中提取关键特征;模型选择与训练,采用支持向量机作为基础算法,结合粒子群算法进行参数优化。本发明考虑到了在输送的过程中,煤粉可能会基于外力而出现细度上的改变,导致最终细度和预设的细度存在差异,并以此进行分析,得到的最终结果更加精准,可靠性高。
技术关键词
细度
数据
迁移学习算法
集成学习算法
煤粉取样
受力
参数
预训练模型
支持向量机
粒子群算法优化
特征工程
预测误差
交叉验证方法
信号处理技术
可视化工具
调优方法
集成策略
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数据
标签
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