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第15卷第6期中国无机分析化学Vol.15，No.6
2025年6月ChineseJournalofInorganicAnalyticalChemistry867~873
doi:10.20236/j.CJIAC.2025.06.014
王利民，朱立江，刘金鸽.基于太赫兹光谱和随机森林算法的煤挥发分含量预测［J］.中国无机分析化学，2025，15（6）：867-873.
WANGLimin，ZHULijiang，LIUJinge.PredictionofCoalVolatileMatterContentBasedonTerahertzSpectroscopyandRandom
ForestAlgorithm［J］.ChineseJournalofInorganicAnalyticalChemistry，2025，15（6）：867873.
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基于太赫兹光谱和随机森林算法的
煤挥发分含量预测
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王利民朱立江刘金鸽
（1.国家能源集团煤焦化有限责任公司，内蒙古乌海016000；
2.华太极光光电技术有限公司，上海200091）
摘要采用随机森林算法，以257种煤样的太赫兹时域光谱数据为基础，测定了每种煤样的挥发分，通过
局部最大值检测（LocalMax）和主成分分析（PCA）技术，实现了光谱数据的关键峰值提取和有效的数据降
维处理。基于这些优化后的特征，进一步开发了三种不同的随机森林（RandomForest）回归模型：仅基于
LocalMax特征的RF-LM模型、仅基于PCA特征的RF-PCA模型，以及结合了LocalMax和PCA特征的
R
RF-LM+PCA模型。在这些模型中，RF-LM+PCA模型在预测精度上表现最为突出，其决定系数（²）高
达0.989，均方根误差（RMSE）为1.493，平均绝对误差（MAE）为0.902。不仅建立了一种结合太赫兹光
谱分析与机器学习技术在煤质分析中的新方法，而且为智能煤矿分析领域提供了一种创新且实用的分析策
略，有望推动该领域的技术进步和应用发展。
关键词随机森林；局部最大值；主成分分析；太赫兹时域光谱；回归模型
要点
1）采用太赫兹时域光谱技术测量了煤样的光谱信息。
2）采用局部最大值检测和主成分分析实现了光谱数据的峰值提取和数据降维。
3）建立随机森林回归模型预测煤样挥发分含量。
中图分类号：O657文献标志码：A文章编号：2095-1035（2025）06-0867-07
煤炭及其加工产物在现代工业和日常生活中具水分影响煤的热值和燃烧效率，灰分反映燃烧后残
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有广泛的应用。直接应用方面，煤炭是重要的发留的无机物，高灰分会降低热值并增加设备磨损；挥
电燃料，尤其在发展中国家，其燃烧产生的蒸汽驱动发分影响煤的燃烧特性和焦炭质量，固定
初级会计持证人
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