摘要:為實(shí)現(xiàn)工業(yè)鍋爐的燃燒優(yōu)化,需要實(shí)時(shí)掌握飛灰含碳量、爐渣殘?zhí)剂康热紵阅苤笜?biāo)的變化。本文采用最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)建立了循環(huán)流化床鍋爐(CFBB)燃燒性能指標(biāo)的軟測(cè)量模型,并提出一種基于自然選擇的粒子群算法來(lái)優(yōu)化LSSVM參數(shù)。在此基礎(chǔ)上,利用工業(yè)鍋爐現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù),進(jìn)行了本文的軟測(cè)量模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測(cè)量模型的對(duì)比研究,結(jié)果表明:本文方法具有精度高和泛化能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),可作為工業(yè)鍋爐飛灰含碳量、爐渣殘?zhí)剂康热紵阅苤笜?biāo)的有效測(cè)量工具。
在線預(yù)覽:基于LSSVM的工業(yè)鍋爐燃燒性能指標(biāo)軟測(cè)量