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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利基于粒子群算法的多煤源最优配煤质量结构生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119379106B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411947816.5，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于粒子群算法的多煤源最优配煤质量结构生成方法是由周礼刚;李张睿;金飞飞;戴现朝;杨文勤;潘地难;刘锋;王宏岭;丁林设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于粒子群算法的多煤源最优配煤质量结构生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于粒子群算法的多煤源最优配煤质量结构生成方法，与现有技术相比解决了不同行业所需煤炭产品的质量各异、使得煤炭的利用方式和煤质指标的变化规律存在差异性而难以获得较好的配煤质量结构的缺陷。本发明包括以下步骤：多煤源基础数据的获取及数据预处理；基础配煤结构指标可加性分析；建立配煤质量预测模型；建立非线性预测模型；构建多煤源配煤质量结构优化模型；多煤源最优配煤质量结构的生成。本发明采用自适应形态下的粒子群算法对煤炭工业指标和常规黏结性指标建立配煤优化模型，能够优化产品结构避免资源浪费。

本发明授权基于粒子群算法的多煤源最优配煤质量结构生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于粒子群算法的多煤源最优配煤质量结构生成方法，其特征在于，包括以下步骤：11）多煤源基础数据的获取及数据预处理：获取单种煤炭性质数据，并生成基础配煤结构；12）基础配煤结构指标可加性分析：使用线性加权法判断基础配煤结构各指标是否具有可加性；13）建立配煤质量预测模型：利用SPSS软件进行配煤质量指标与不同煤种原煤的相关性分析，对于满足加和性的指标，使用多元线性回归法MLR建立配煤质量预测模型；14）建立非线性预测模型：对于不满足加和性的指标，则引入单种煤的相关性大于0.7的指标，并使用高斯核函数建立非线性预测模型；15）构建多煤源配煤质量结构优化模型：以配煤的煤质指标要求为约束条件、优质煤和劣质煤的用量为目标函数来构建多煤源配煤质量结构优化模型；所述构建多煤源配煤质量结构优化模型包括以下步骤：151）将配煤质量预测模型和非线性预测模型得到的混合煤的质量指标预测值，对质量指标预测值包括灰分，水分，挥发分，硫分；进行排序以此确定第种煤质指标的下界为、上界为；152）设有种单煤，要制备拥有个质量指标的混煤，第个单种煤经过实验得到第个质量指标为，其中；153）设第个单种煤在配煤中的百分率，那么由种单种煤互配的第个质量指标为：，第种煤质指标的下界为、上界为，则用种单种煤互配的第个煤质指标必须介于两者之间，即：；154）设有种单种煤进行混配，若第个单种煤是优质煤，其配入比例为，则优质煤配入比最小的目标函数：；同理，第个单种煤是劣质煤，且配入比例为，则劣质煤配入比最小的目标函数：；155）构造多煤源配煤质量结构优化模型如下： ；在其约束条件中，函数的自变量分别指的是各混煤的煤质指标，其中的函数，，，，分别表示混配的粘结指数、水分、灰分、全硫、挥发分的预测函数，为第种单质煤的配入比例；16）多煤源最优配煤质量结构的生成：使用自适应形态下的粒子群算法求解得到最优配煤质量结构。

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