利用煤的工业分析成分预测元素分析成分存在较多困难,现有文献给出的模型通常只对C、H和O等主要元素成分含量进行预测.而高斯过程能够解决复杂的机器学习问题,且可以对预测不确定性进行有效估计.该文建立基于高斯过程的煤元素含量预测模型,选用干燥无灰基挥发分和高位发热量作为随机过程的索引变量,分别对C、H、N、S元素含量进行高斯过程建模,O元素含量采用差减法得到,从而实现对元素分析全部成分含量的预测.采用10折交叉验证法对模型进行检验.结果表明,C、H、N和O元素含量预测的平均误差分别为1.46％、6.97％、16.80％和14.28％,但对于高硫煤,S元素含量的预测误差偏大,使用模型时应加以注意.
高斯过程 煤 元素分析 工业分析 10折交叉验证