基于遗传算法优化参数的支持向量机燃煤发热量预测.pdf

【基于遗传算法优化参数的支持向量机燃煤发热量预测】的研究主要集中在利用机器学习方法——支持向量机（Support Vector Machine, SVM）进行燃煤发热量的预测，并通过遗传算法（Genetic Algorithm, GA）来优化SVM模型的参数，以提高预测的准确性。 支持向量机是一种监督学习模型，广泛应用于分类和回归问题。在燃煤发热量预测中，SVM通过构建非线性决策边界，可以处理复杂的输入输出关系。SVM的关键在于找到最优超平面，这个过程涉及到多项参数，如核函数类型、惩罚系数C和核函数参数γ等。这些参数的选择对模型性能有很大影响，不合适的参数可能导致过拟合或欠拟合。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化算法，它通过模拟生物进化过程中的“适者生存”原则来搜索最佳解决方案。在优化SVM参数时，遗传算法可以生成一组参数组合，并通过交叉验证（Cross-validation）评估每组参数的性能，最终选取具有最佳泛化能力的参数组合。 在该研究中，引入了交叉验证的思想，这是防止模型过拟合的一种常用手段。通过将数据集划分为训练集和验证集，多次迭代并调整参数，选择在不同子集上表现最好的参数，以确保模型在未见过的数据上也能有良好的预测效果。 燃煤发热量的预测对于电厂运营至关重要，准确的预测可以优化燃料管理，提高能源利用效率，降低成本。通过对比传统SVM模型和BP神经网络模型（Backpropagation Artificial Neural Network, BP-ANN），该研究证明了基于遗传算法优化参数的SVM模型（GA-SVR）在预测燃煤发热量方面的优势，既具有较高的可靠性又具备精确性。 总结来说，这篇论文探讨了如何利用遗传算法优化支持向量机的参数，以更准确地预测燃煤的发热量。这一方法结合了SVM的高适应性和遗传算法的全局搜索能力，有效地解决了参数选择的问题，提高了预测模型的性能，对于能源管理和环境保护具有实际意义。