计量学报
計量學報
계량학보
ACTA METROLOGICA SINICA
2014年
6期
627-631
,共5页
牛培峰%王培坤%李国强%马云飞%陈贵林%张先臣
牛培峰%王培坤%李國彊%馬雲飛%陳貴林%張先臣
우배봉%왕배곤%리국강%마운비%진귀림%장선신
计量学%NOx%支持向量机%自由搜索算法%建模%优化
計量學%NOx%支持嚮量機%自由搜索算法%建模%優化
계량학%NOx%지지향량궤%자유수색산법%건모%우화
MetrOIOgy%NOx%SuppOrt vectOr machines%Free search aIgOrithm%MOdeIing%OptimizatiOn
利用支持向量机( SVM)建立锅炉NOx 排放模型,采用自由搜索( FS)算法对支持向量机模型参数进行优化并对模型输入参数进行寻优。结果表明,FS-SVM模型能够较好地预测NOx 排放,且模型精度较高。通过优化输入参数,NOx 排放量有明显地降低,优化后的参数变化情况与有关文献中实验所得的结果一致。
利用支持嚮量機( SVM)建立鍋爐NOx 排放模型,採用自由搜索( FS)算法對支持嚮量機模型參數進行優化併對模型輸入參數進行尋優。結果錶明,FS-SVM模型能夠較好地預測NOx 排放,且模型精度較高。通過優化輸入參數,NOx 排放量有明顯地降低,優化後的參數變化情況與有關文獻中實驗所得的結果一緻。
이용지지향량궤( SVM)건립과로NOx 배방모형,채용자유수색( FS)산법대지지향량궤모형삼수진행우화병대모형수입삼수진행심우。결과표명,FS-SVM모형능구교호지예측NOx 배방,차모형정도교고。통과우화수입삼수,NOx 배방량유명현지강저,우화후적삼수변화정황여유관문헌중실험소득적결과일치。
A mOdeI Of the bOiIers NOx emissiOns is deveIOped by suppOrt vectOr machine( SVM). The free search ( FS)aIgOrithm is used tO Optimize the parameters Of the SVM mOdeI and the input parameters Of the bOiIers. The mOdeIing resuIts shOw that,FS-SVM mOdeI can predict NOx emissiOns very weII,the fOrecast accuracy is very high. NOx emissiOns are significantIy reduced by Optimizing the input parameters,and the change Of the Optimized parameters are cOnsistent with the experimentaI resuIts Of the reIated reference.