一种基于煤炭光谱数据的煤炭成分分析方法

本发明涉及煤炭成分分析技术领域，更具体地，本发明涉及一种基于煤炭光谱数据的煤炭成分分析方法，包括：获取各煤炭样品的煤炭光谱数据与煤炭成分；对煤炭光谱数据进行特征提取，得到包含多个特征的煤炭数据集；基于煤炭数据集与煤炭成分训练极限学习机，并利用人工蜂群算法进行优化，包括：确定本轮迭代的速度因子，确定煤炭数据集的变异性关联值，确定本轮迭代的加权速度因子，构建本轮迭代的更新搜索函数；完成煤炭成分分析模型的构建，所述煤炭成分分析模型用于煤炭成分的分析。本发明通过构建更新搜索函数，使得人工蜂群算法在优化极限学习机模型参数时，能在参数空间中更灵活地搜索，减少陷入局部最优的可能性。