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文档简介

炭参数和燃烧参数输入经过训练的成分预测模发明通过BP神经网络对煤炭燃烧后的煤灰成分从而可以通过调整煤炭的燃烧参数改变煤灰成2将所述煤炭参数和所述燃烧参数输入经过训练的成分预测模型，得到所述基于改进粒子群算法和训练样本集对所述初始的成分预测模型和训练样本集对所述初始的成分预测模型进行训练，以得到经过训练的成分预测模型包通过改进粒子群算法对所述初始的成分预测模型中的权值和基于所述训练样本集对采用所述目标权值和所述目标阈值的成分预测模型进行训练，步骤5：基于各个粒子的历史最佳适应值和粒子群的全局最佳适应值更新每个粒子的3针对每个煤灰数据，将该煤灰数据的煤炭参数和燃烧参数作第二获取模块，用于获取目标煤炭的燃烧参数，所述燃烧预测模块，用于将所述煤炭参数和所述燃烧参数输入经过训练的成分预测模型训练模块，用于基于改进粒子群算法和训练样本集对所述初始的优化单元，用于通过改进粒子群算法对所述初始的训练单元，基于所述训练样本集对采用所述目标权值9.一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所45[0020]步骤5：基于各个粒子的历史最佳适应值和粒子群的全局最佳适应值更新每个粒67[0046]本实施例中的成分预测模型为15-5-3-9结构的误差反向传播(BP，back[0060]步骤5：基于各个粒子的历史最佳适应值和粒子群的全局最佳适应值更新每个粒8的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限[0071]图2示出了本发明实施例提供的煤灰成分的预测装置的结构示意图，为了便于说9[0081]训练单元，基于训练样本集对采用目标权值和目标阈值的成分预测模型进行训[0087]步骤5：基于各个粒子的历史最佳适应值和粒子群的全局最佳适应值更新每个粒理器30、存储器31以及存储在所述存储器31中并可在所述处理器30上运行的计算机程序其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。进一步地，所述存储器31还可以既包括所述终端3的内部存储单元也包括外部存储设储器31还可以用于暂时地存储已经输出或者将要[0105]所述集成的模块如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销

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