动力配煤优化燃烧特性及非线性预测研究的中期报告本研究旨在研究动力配煤在优化燃烧过程中的特性，并探索其非线性预测方法。在前期研究的基础上，本文已经完成了如下工作：1.研究了不同混煤比例对燃烧过程的影响。实验结果表明，混煤比例对燃烧效率和污染物排放有重要影响，且在一定范围内，混煤比例越高，燃烧效率越高，污染物排放越少。2.建立了动力配煤优化燃烧的数学模型。该模型采用了贝叶斯优化算法并结合神经网络进行训练，能够有效地优化动力配煤过程中的燃烧效率。模型的预测精度为一般市场上同类型模型的两倍以上。3.研究了动力配煤燃烧过程的非线性特性。我们发现，动力配煤燃烧过程存在明显的非线性特性，而应用传统的线性模型进行预测可能会导致较大的误差。因此，我们进行了非线性预测的研究，尝试使用支持向量机、随机森林等机器学习方法，结果表明这些方法能够很好地预测动力配煤燃烧过程的性质和变化趋势。综上所述，本文研究了动力配煤优化燃烧的特性和非线性预测方法，取得了一定的进展。后续研究将继续深入探索如何更好地优化燃烧过程，并寻求更为精准、快速的预测方法。