基于SVM与遗传算法的燃煤锅炉燃烧多目标优化系统

• 作者: 戴弋 肖新华 费洪晓 黄勤径
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 燃烧优化 支持向量机 遗传算法 锅炉效率
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 811-813
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.03.047

摘要

电站燃煤锅炉燃烧优化要求在保证燃烧效率的基础上降低NOx的排放,针对锅炉燃烧系统多变量、强耦合、强干扰、大滞后的复杂特性,提出利用支持向量机(SVM)对锅炉燃烧特性建模,利用遗传算法实现运行工况寻优,从而获得锅炉燃烧优化调整方式.仿真实验和实践结果表明,该系统实现了锅炉高效低氮的燃烧优化,满足实时性的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	费洪晓	中南大学信息科学与工程学院	105	1153	15.0	30.0
2	戴弋	中南大学信息科学与工程学院	6	163	5.0	6.0
3	黄勤径	中南大学信息科学与工程学院	4	94	4.0	4.0
4	肖新华	中南大学信息科学与工程学院	15	150	9.0	12.0