局部LSSVM方法在飞灰含碳量软测量中的应用

• 作者: 崔宇 薛美盛
• 来源期刊: 仪表技术
• 学科: 工学
• 关键词: 飞灰含碳量 软测量 最小二乘支持向量机 局部学习 交叉验证
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 页码范围: 62-64
• 页数: 3页
• 分类号: TP274
• 字数: 2397字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2394.2009.05.024

摘要

电站锅炉飞灰含碳量的测量仪表往往精度较差且难以维护,因此对其实施软测量具有现实意义.作为一种新型的机器学习方法,最小二乘支持向量机(LSSVM)已被应用于工业过程软测量研究中,文章将该方法应用于火电锅炉飞灰含碳量建模并引入局部学习思想,利用某电站机组实测工况参数进行飞灰含碳量建模仿真实验,结果表明局部学习方法相比全局学习具有更高的模型预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛美盛	中国科学技术大学自动化系	115	1292	19.0	30.0
2	崔宇	中国科学技术大学自动化系	7	9	2.0	3.0