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摘要:
为了解决电站锅炉高效低污染的优化决策问题,建立了基于核主元分析支持向量回归机(kernel principlecomponent analysis e-support vector regression,KPCA-e-SVR)与机理模型混合的锅炉热效率和Nox排放特性响应模型.在建模的过程中,针对模型输入变量之间存在非线性、强耦合等特点,采用亥主元分析提取输入变量的主元,去除变量之间的相关性;同时采用5-fold交叉验证方法,循环搜索寻优模型的各个参数,确定输入主元个数.该模型与BP神经网络(back propagation neural.networks,BPNN)和支持向量机模型相比较具有良好的泛化能力.
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内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 电站锅炉热效率与NOx排放响应特性建模方法
来源期刊 中国电机工程学报 学科 工学
关键词 高效低污染 燃烧优化 核主元分析 支持向量回归机 5-fold交叉验证
年,卷(期) 2008,(32) 所属期刊栏目 热工自动控制
研究方向 页码范围 96-100
页数 5页 分类号 TK31
字数 3816字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0258-8013.2008.32.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王培红 东南大学能源与环境学院 116 1779 23.0 38.0
2 赵欢 东南大学能源与环境学院 21 317 10.0 17.0
3 陆璐 徐州空军学院航空四站系 4 71 1.0 4.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (102)
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2020(12)
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研究主题发展历程
节点文献
高效低污染
燃烧优化
核主元分析
支持向量回归机
5-fold交叉验证
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国电机工程学报
半月刊
0258-8013
11-2107/TM
大16开
北京清河小营东路15号 中国电力科学研究院内
82-327
1964
chi
出版文献量(篇)
16022
总下载数(次)
42
总被引数(次)
572718
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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