基于遗传算法优化的支持向量机（SVM-GA）低阶煤制氢产量预测模型

方向¹，丁兆军^1,2，舒新前²

1. 山东工商学院计算机学院2. 中国矿业大学(北京)化学与环境工程学院

摘 要：介绍了遗传算法（GA）和支持向量机（SVM）的基本理论,用遗传算法对支持向量机的结构和参数进行了优化,将该方法用于低阶煤制氢的研究,获得了影响低阶煤制氢产量的主要煤质指标,建立了SVM-GA预测模型。结合34个校验样本的氢产量和相对应的影响因素,对模型的预测效果进行了验证。结果表明:预测值与试验值的平均相对误差为0.209%,误差的均方差为37.88,达到了较高的预测精度。

关键词：遗传算法;支持向量机;低阶煤制氢;预测模型;