华北电力大学学报(自然科学版)
華北電力大學學報(自然科學版)
화북전력대학학보(자연과학판)
Journal of North China Electric Power University
2013年
1期
55-60
,共6页
安连锁%马美倩%沈国清%张世平%吕伟为
安連鎖%馬美倩%瀋國清%張世平%呂偉為
안련쇄%마미천%침국청%장세평%려위위
清洁吸热量%最小二乘支持向量机%神经网络%预测
清潔吸熱量%最小二乘支持嚮量機%神經網絡%預測
청길흡열량%최소이승지지향량궤%신경망락%예측
针对神经网络拓扑结构复杂、易出现过度训练、仅获局部最优解的问题,为提高锅炉对流受热面清洁时潜在吸热量预测的准确度,更好地进行受热面污染监测,提出了一种新的基于最小二乘支持向量机的对流受热面清洁时潜在吸热量预测方法.依据最小二乘支持向量机预测原理,建立对流受热面清洁时潜在吸热量最小二乘支持向量机预测模型,同时建立神经网络预测模型进行对比研究,实例研究结果表明,最小二乘支持向量机较神经网络具有更高的拟合度,预测各性能都高于神经网络,其在对流受热面清洁时潜在吸热量预测方面明显优于神经网络,将成为对流受热面清洁时潜在吸热量预测也即受热面污染监测方面更为有利的工具.
針對神經網絡拓撲結構複雜、易齣現過度訓練、僅穫跼部最優解的問題,為提高鍋爐對流受熱麵清潔時潛在吸熱量預測的準確度,更好地進行受熱麵汙染鑑測,提齣瞭一種新的基于最小二乘支持嚮量機的對流受熱麵清潔時潛在吸熱量預測方法.依據最小二乘支持嚮量機預測原理,建立對流受熱麵清潔時潛在吸熱量最小二乘支持嚮量機預測模型,同時建立神經網絡預測模型進行對比研究,實例研究結果錶明,最小二乘支持嚮量機較神經網絡具有更高的擬閤度,預測各性能都高于神經網絡,其在對流受熱麵清潔時潛在吸熱量預測方麵明顯優于神經網絡,將成為對流受熱麵清潔時潛在吸熱量預測也即受熱麵汙染鑑測方麵更為有利的工具.
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