文章摘要:为了预测燃煤锅炉受热面的结渣情况，以灰成分金属氧化物、煤灰SO₃含量以及结渣评判指标为自变量，灰熔点变形温度（deformation temperature，DT）和软化温度（softening temperature，ST）为因变量，建立了BP神经网络（BP neural network，BPNN）和最小二乘支持向量机（least squares support vector machine，LSSVM）的灰熔点预测模型。回归分析和误差分析结果表明：针对样本量多的DT预测过程，2种模型精度接近，预测结果置信度均达95%，相关系数都约为0.92，平均相对误差都约为3.4%；针对样本量较少的ST预测过程，LSSVM模型预测效果较优，相关系数为0.950 52，高于BPNN模型的0.904 26，平均相对误差为4.98%，并且大误差点个数少于BPNN模型。因此，LSSVM模型能够更准确预测飞灰的DT和ST。

文章关键词:

项目基金:国家自然科学基金项目(51206047),

论文作者:时浩¹ 肖海平¹ 刘彦鹏² 

作者单位:1. 华北电力大学能源动力与机械工程学院 

论文分类号: TM621.2;TP18

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