- Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
- Vol: 9 Issue: 2
- PREDICTION OF GROSS CALORIFIC VALUE OF COAL FROM PROXIMATE AND ULTIMATE ANALYSIS VARIABLES USING SUP...
PREDICTION OF GROSS CALORIFIC VALUE OF COAL FROM PROXIMATE AND ULTIMATE ANALYSIS VARIABLES USING SUPPORT VECTOR MACHINES WITH FEATURE SELECTION
Authors : Mustafa Açikkar
Pages : 1129-1141
Doi:10.28948/ngumuh.585596
View : 4 | Download : 1
Publication Date : 2020-08-07
Article Type : Research
Abstract :Üst ısıl değer (GCV), kömürün belirli bir miktarı yakıldığında açığa çıkan ısı enerjisi miktarını gösteren temel bir termal özelliğidir. Sunulan çalışmanın ana amacı, özellik seçimi algoritması ile destek vektör makineleri (SVM'ler) kullanarak yeni GCV tahmin modelleri geliştirmektir. Bu amaçla, literatürde ilk kez, özellik seçici RRelief-F algortiması, GCV'nin her bir tahmin edici değişkeninin önemini belirlemek için kısa ve elementel analiz değişkenlerinden oluşan veri kümesine uygulanmıştır. Bu şekilde, yedi farklı karma giriş seti (veri modelleri) oluşturulmuştur. Sunulan modellerin tahmin performansı, çoklu korelasyon katsayısının karesi (R 2 ), kök ortalama kare hatası (RMSE) ve ortalama mutlak yüzde hatası (MAPE) ile hesaplanmıştır. Bu çalışmadan elde edilen tüm sonuçlar değerlendirildiğinde, kısa analizden elde edilen nem (M) ve kül (A) ile elementel analizden elde edilen karbon (C), hidrojen (H) ve kükürt (S) değişkenleri kömürün GCV'sini tahmin etmede en uygun değişkenler olarak belirlenirken, kısa analizden elde edilen uçucu madde ile elementel analizden elde edilen nitrojenin tahmin etme doğruluğu üzerinde olumlu bir etkiye sahip olmadığı görülmüştür. M, A, C, H ve S tahmin edici değişkenlerini kullanan SVM-tabanlı model, en yüksek R 2 ve en düşük RMSE ve MAPE değerlerini sırasıyla 0,998, 0,22 Mj/kg ve % 0,66 olarak vermiştir. Ayrıca, karşılaştırma amacıyla GCV’yi tahmin etmek için çok katmanlı algılayıcı ve radyal temelli fonksiyon ağı kullanılmıştır.Keywords : kömürün üst ısıl değeri, özellik seçimi, destek vektör makinesi, yapay sinir ağları