基于SVM和灰色预测的飞灰含碳量集成预测

• 作者: 周国雄 李琳 沈学杰
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 在线支持向量机 灰色预测 信息熵
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 信息、控制、决策与仿真
• 页码范围: 727-731
• 分类号: TP229
• 语种: 中文

摘要

针对电厂飞灰含碳量难以进行有效预测的问题,提出一种嵌套智能集成预测方法.首先,利用变学习率BP神经网络和主成分分析方法对输入变量进行降维处理；其次,为提高模型自适应能力,利用上述分析结果采用在线支持向量机建立飞灰含碳量预测模型；然后,为反映飞灰含碳量数据的时间相关性,采用灰色预测方法建立当前时刻飞灰含碳量预测模型；最后,在上述预测模型的基础上,利用信息熵的权值组合方法获得最终的飞灰含碳量预估值.仿真结果表明,该智能集成预测模型的预测精度要高于单一模型,能对电厂飞灰含碳量进行有效预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周国雄	中南林业科技大学计算机与信息工程学院	50	187	8.0	11.0
2	李琳	中南林业科技大学计算机与信息工程学院	19	123	7.0	10.0
3	沈学杰	中南林业科技大学计算机与信息工程学院	12	48	5.0	6.0