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    基于LSSVM的工業鍋爐燃燒性能指標軟測量
    
				
    
					
      
                                                    
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    • 作者：張得欽
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    • 點擊數：2472     發布時間：2012-11-01 17:25:00
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                    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。本文采用最小二乘支持向量機（LSSVM）建立了循環流化床鍋爐（CFBB）燃燒性能指標的軟測量模型，并提出一種基于自然選擇的粒子群算法來優化LSSVM參數。在此基礎上，利用工業鍋爐現場數據，進行了本文的軟測量模型與神經網絡軟測量模型的對比研究，結果表明：本文方法具有精度高和泛化能力強的優點，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。
				
    
                
                
                                    
    
                        關鍵詞：
                                            
    
                                                                                            
                        
    
                            
       摘要：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。本文采用最小二乘支持向量機（LSSVM）建立了循環流化床鍋爐（CFBB）燃燒性能指標的軟測量模型，并提出一種基于自然選擇的粒子群算法來優化LSSVM參數。在此基礎上，利用工業鍋爐現場數據，進行了本文的軟測量模型與神經網絡軟測量模型的對比研究，結果表明：本文方法具有精度高和泛化能力強的優點，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。
    

    
   在線預覽：基于LSSVM的工業鍋爐燃燒性能指標軟測量 
    
                        
    

                    
                				
                
			
    



			
    
                                    
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