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基于LSSVM的工業(yè)鍋爐燃燒性能指標(biāo)軟測量

廠商：《自動(dòng)化博覽》
作者：張得欽
點(diǎn)擊數(shù)：2460 發(fā)布時(shí)間：2012-11-01 17:25:00
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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)的軟測量模型，并提出一種基于自然選擇的粒子群算法來優(yōu)化LSSVM參數(shù)。在此基礎(chǔ)上，利用工業(yè)鍋爐現(xiàn)場數(shù)據(jù)，進(jìn)行了本文的軟測量模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測量模型的對比研究，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)的有效測量工具。

關(guān)鍵詞：

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)的軟測量模型，并提出一種基于自然選擇的粒子群算法來優(yōu)化LSSVM參數(shù)。在此基礎(chǔ)上，利用工業(yè)鍋爐現(xiàn)場數(shù)據(jù)，進(jìn)行了本文的軟測量模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測量模型的對比研究，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)的有效測量工具。

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