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木屑顆粒機等生物質顆粒燃料成型機械設備，同時我們還有大量的楊木木屑顆粒燃料與松木木屑顆粒燃料出售。
生物質顆粒燃料成型過程是一個復雜的物理化學過程，成型顆粒燃料的松弛密度等各項性能會受多種因素影響，用傳統的建模方法較難進行確切描述。因此有必要用先進的方法來建模和進行參數的優化。而神經網絡是一種已經普遍采用的建模方法，最常用的神經網絡是多層前向BP網絡。浙江大學熱能工程研究所的殷春根博士應用BP網絡建立生物質煤性能預測模型，文中不僅對BP網絡應用中的問題做了詳細的分析和實踐研究，還對混煤各個燃燒特性的數據和判別逐一進行分析和確定；阮偉博士在殷春根博士的基礎上引入了kohonen自組織特征映射神經網絡，建立了kohonen-BP混合神經網絡模型，對數據做預分類，提高了BP網絡的自組織學習能力，實現對“未知”煤種的正確辨識和仿真。另外，浙江大學的蔣林在研究生物質型煤時，由于發現型煤特性與各個組分的特性之間存在高度非線形關系，并且可利用數據有限。若建立經驗回歸公式來估算型煤特性比較困難，且難以獲得很好的預測效果，而在神經網絡基礎上針對原來預測模型中搜索機制的不足，使用BP-GA混合神經網絡有效的解決了這一問題。但是，局部最優問題是影響神經網絡預測精度的主要因素，局部最優問題和訓練樣本不足帶來訓練結果的不確定，進而影響到模型的準確性。而支持向量機可以解決這一問題，應用比較成功的是LS-SVM最小二乘支持向量機。它是標準支持向量機的一種擴展，將二次規劃問題轉化為線形方程組，降低了計算的復雜性，提高了求解精度。
綜上所述，本文將探討應用支持向量等智能方法對生物質成型過程建模和優化。
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