基于支持向量回归的凝汽器清洁系数时间序列预测

• 作者: 司风琪 徐治皋 王雷
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 热能动力工程 汽轮机 凝汽器 清洁系数 支持向量回归 时间序列预测
• 年，卷（期）: 2007,（14）
• 所属期刊栏目: 发电
• 页码范围: 62-66
• 页数: 5页
• 分类号: TK264
• 字数: 4360字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2007.14.012

摘要

分析了凝汽器水侧污垢形成的机理,得到凝汽器清洁系数随时间变化的基本规律.提出采用支持向量回归时间序列预测法来预测凝汽器清洁系数.简要介绍了支持向量回归的理论基础,建立了凝汽器清洁系数时间序列预测模型,利用某300MW机组的数据,对模型进行了校验,探讨了参数的选择.并同径向基函数神经网络预测模型进行比较,结果表明,支持向量回归模型在预测性能方面明显优于RBF神经网络方法,并且模型具有较好的预测精度和泛化能力,为凝汽器真空降低故障的诊断,奠定了一定的基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐治皋	东南大学动力工程系	213	2895	28.0	40.0
2	司风琪	东南大学动力工程系	157	1548	21.0	30.0
3	王雷	东南大学动力工程系	49	535	15.0	22.0