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AUTOMAITON PANORAMA
2012年
10期
106-108
,共3页
飞灰含碳量%炉渣残碳量%最小二乘支持向量机%PSO参数寻优%自然选择
飛灰含碳量%爐渣殘碳量%最小二乘支持嚮量機%PSO參數尋優%自然選擇
비회함탄량%로사잔탄량%최소이승지지향량궤%PSO삼수심우%자연선택
为实现工业锅炉的燃烧优化,需要实时掌握飞灰含碳量、炉渣残碳量等燃烧性能指标的变化.本文采用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立了循环流化床锅炉(CFBB)燃烧性能指标的软测量模型,并提出一种基于自然选择的粒子群算法来优化LSSVM参数.在此基础上,利用工业锅炉现场数据,进行了本文的软测量模型与神经网络软测量模型的对比研究,结果表明:本文方法具有精度高和泛化能力强的优点,可作为工业锅炉飞灰含碳量、炉渣残碳量等燃烧性能指标的有效测量工具.
為實現工業鍋爐的燃燒優化,需要實時掌握飛灰含碳量、爐渣殘碳量等燃燒性能指標的變化.本文採用最小二乘支持嚮量機(LSSVM)建立瞭循環流化床鍋爐(CFBB)燃燒性能指標的軟測量模型,併提齣一種基于自然選擇的粒子群算法來優化LSSVM參數.在此基礎上,利用工業鍋爐現場數據,進行瞭本文的軟測量模型與神經網絡軟測量模型的對比研究,結果錶明:本文方法具有精度高和汎化能力彊的優點,可作為工業鍋爐飛灰含碳量、爐渣殘碳量等燃燒性能指標的有效測量工具.
위실현공업과로적연소우화,수요실시장악비회함탄량、로사잔탄량등연소성능지표적변화.본문채용최소이승지지향량궤(LSSVM)건립료순배류화상과로(CFBB)연소성능지표적연측량모형,병제출일충기우자연선택적입자군산법래우화LSSVM삼수.재차기출상,이용공업과로현장수거,진행료본문적연측량모형여신경망락연측량모형적대비연구,결과표명:본문방법구유정도고화범화능력강적우점,가작위공업과로비회함탄량、로사잔탄량등연소성능지표적유효측량공구.
