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摘要：本发明涉及煤气化技术领域，公开了一种基于GA‑PSO‑BP混合优化算法的气流床气化用煤质量评价预测方法，包括如下步骤：步骤1、建立煤灰流动温度预测模型，预测模型的输入数据为煤灰化学成分和酸碱比，预测模型输出数据为煤灰流动温度；步骤2、确定以煤样的灰分、硫分、黏结指数、可磨性指数以及预测模型所输出煤灰流动温度为气流床气化用煤的参数；步骤3、对上述多维数据进行处理，做出评价气流床气化用煤的指标的专题图，然后计算上述五项参数的单个指标权重和组合权重，并对专题图进行标准、正向化处理。根据本发明提出的方法，能提高气流床气化用煤的流动温度预测模型的精度，并对煤田范围内气流床气化用煤质量进行快速、准确划分。
主权项：1.一种基于GA-PSO-BP混合优化算法的气流床气化用煤质量评价预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、建立煤灰流动温度预测模型，预测模型的输入数据为煤灰化学成分和酸碱比，预测模型输出数据为煤灰流动温度；步骤2、确定以煤样的灰分、硫分、黏结指数、可磨性指数以及预测模型所输出煤灰流动温度为气流床气化用煤的参数；步骤3、对上述多维数据进行处理，做出评价气流床气化用煤的指标的专题图，然后计算上述五项参数的单个指标权重和组合权重，并对专题图进行标准、正向化处理；步骤4、利用上述标准、正向化处理后的专题图，结合组合权重用栅格计算器将5个专题图进行计算，然后判断气流床气化用煤的等级，并结合钻孔聚类信息进行质量评价。
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百度查询： 安徽大学 安徽省煤田地质局勘查研究院 基于GA-PSO-BP混合优化算法气流床气化用煤质量评价预测方法
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