典型文献
基于Bagging集成CHAID决策树算法的神东矿区煤灰熔融温度预测
文献摘要：
为了预防神东煤在气化过程中结渣的问题,以部分神东矿区煤的灰成分为自变量,灰熔点软化温度ST和流动温度FT为因变量,建立了Bagging集成CHAID决策树算法的灰熔点预测模型.结果表明:针对本文数据集,CHAID决策树最大树深度设置为5,决策树个数设置为10的模型预测效果最好;模型对小样本的FT预测精度略高于ST预测精度.因此,基于Bagging集成CHAID决策树预测煤灰熔融温度模型对气化炉的安全稳定运行提供重要指导.
文献关键词：
神东矿区煤;Bagging集成算法;CHAID决策树算法;灰熔融温度;灰成分
中图分类号：
作者姓名：
张挺;李寒旭;张晔;陈和荆
作者机构：
安徽理工大学化学工程学院, 安徽 淮南 232001
文献出处：
引用格式：
[1]张挺;李寒旭;张晔;陈和荆-.基于Bagging集成CHAID决策树算法的神东矿区煤灰熔融温度预测)[J].广州化工,2022(14):179-183,188
A类：
神东矿区煤
B类：
Bagging,CHAID,决策树算法,煤灰,灰熔融温度,温度预测,神东煤,结渣,分神,灰成分,灰熔点,软化温度,ST,FT,因变量,点预测,最大树,小样本,略高于,温度模型,气化炉,安全稳定运行,集成算法
AB值：
0.274453
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