混沌分布估计算法在电站锅炉NOx排放预测模型中的应用

• 作者: 张锐 成伟山 潘博
• 来源期刊: 制造业自动化
• 学科: 工学
• 关键词: NOx 最小二乘支持向量机 混沌分布估计算法 模型参数
• 年，卷（期）: 2013,（21）
• 所属期刊栏目: 分析与探讨
• 页码范围: 82-85
• 页数: 4页
• 分类号: TK223
• 字数: 3619字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0134.2013.11(上).23

摘要

建立电站锅炉氮氧化物(NOx)排放预测模型是优化NOx排放的基础，同时也可以达到NOx软测量的目的。本文以某电厂300WM锅炉燃烧试验数据为基础，通过用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立NOx排放预测模型。在建模时，分析了核函数、正规化参数c和核函数参数σ2对模型的影响，用混沌EDA算法优化模型参数并获得参数的最佳值，最后为了验证模型预测性能，将该模型与BP神经网络模型进行比较。结果表明，混沌分布估计算法克服传统分布估计算法(EDA)早熟收敛问题，能较准确的优化模型参数同时提高了模型预测能力。用LS-SVM建模具有泛化能力强，节约时间开支、预测精度高等优势。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张锐		15	65	4.0	7.0
2	潘博		2	0	0.0	0.0
3	成伟山		2	0	0.0	0.0