基于偏最小二乘回归算法的燃煤碳元素分析

基于偏最小二乘回归算法建立了燃煤碳元素分析模型。该模型以工业分析成分中的水分、灰分、挥发分和发热量为输入向量,以燃煤的碳元素为输出向量。利用偏最小二乘回归算法所具有的可以逼近任意非线性映射的能力,来模拟实际的输入输出关系。通过对预测方程进行训练和检验,结果表明,该分析模型预测精度是满足工程要求的。因此,所建模型是合理可行的。

基于机器学习的燃煤元素碳含量预测模型研究

燃煤元素碳含量作为核算发电企业碳排放的重要参数之一,对其进行预测对企业加强碳管理具有重要参考意义。文章运用基于Python的机器学习算法(随机森林算法、梯度提升树算法、XGBoost算法),建立火力发电厂入炉燃煤元素碳含量的预测模型,提出了提高燃煤元素碳含量预测准确度的改进建议。