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⛄ 内容介绍
二氧化碳排放是造成温室效应的主要原因之一,富氧燃烧作为一种有效的碳减排与封存技术具有广泛的研究前景.在燃煤电厂中煤粉富氧燃烧的着火温度是燃烧器设计和运行安全的重要指标,并且与煤粉组成成分,煤粉粒径以及燃烧氛围都有复杂的相关性.因此,对煤粉富氧燃烧着火温度的预测模型研究意义重大.采用滴管炉分别测量了5种煤粉在O2体积分数为30%,35%,40%,50%,60%,70%,80%,90%,100%富氧条件下的着火温度,分析了氧气体积分数和煤粉的组成成分与着火温度之间的关系.研究发现,随着氧气体积分数分数的增加,5种煤样的着火温度均显著下降,且挥发分越高的煤,下降幅度越大.将45组试验着火温度数据与其他研究者采用同样方法测得的69组着火温度数据组成机器学习样品库,以煤粉的元素分析,工业分析,煤粉粒径及氧气体积分数为输入条件,以着火温度T为目标输出,构建了遗传算法优化的随机森林模型(GA-RF模型),准确预报了煤粉富氧燃烧的着火温度,其预报精度为:R2>0.99,RMSE<16,MAE<8.通过模型参数重要性分析发现,氢组分超过5%后,着火温度出现阶跃式上升,现有煤粉着火数据也证实了该现象.
⛄ 部分代码
% This function initialize the first population of search agents
function Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)
Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries
% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle
% number for both ub and lb
if Boundary_no==1
Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;
end
% If each variable has a different lb and ub
if Boundary_no>1
for i=1:dim
ub_i=ub(i);
lb_i=lb(i);
Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;
end
end
⛄ 运行结果
寻优得到的树个数:1
最小叶子节点:20
GA-RF
根均方差(RMSE)：2.6629
平均绝对误差（MAE）：2.0069
平均相对百分误差（MAPE）：40.2896%
RF
根均方差(RMSE)：7.4271
平均绝对误差（MAE）：5.9667
平均相对百分误差（MAPE）：101.6275%
⛄ 参考文献
[1] 迟宝明, 林岚, 丁元芳. 基于遗传算法的BP神经网络模型在地下水动态预测中的应用研究[C]// "寒区水资源及其可持续利用"学术研讨会. 2008.
[2] 杨练兵, 陈春波, 郑宏伟,等. 基于优化随机森林回归模型的土壤盐渍化反演[J]. 2021.
[3] 何云山, 王占刚. 基于RF-GA-SVR算法预测某地的土壤重金属污染情况[J]. 2021.
[4] 何云山, 王占刚. 基于RF-GA-SVR算法预测某地的土壤重金属污染情况[J]. 现代电子技术, 2021, 44(21):5.
[5] 贾悦, 苏永军, 张冉,等. 气象资料受限条件下BP神经网络优化模型模拟参考作物蒸散量:以京津冀地区为例[J]. 中国农业气象, 2022, 43(1):16.
[6] 王宇燕, 王杜娟, 王延章, et al. 改进随机森林的集成分类方法预测结直肠癌存活性[J]. 管理科学, 2017, 30(1):12.
[7] 邹春. 煤粉富氧燃烧着火温度预测的优化随机森林(GA-RF)模型[J]. 洁净煤技术, 2020, 26(1):6.
