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摘要:
电站锅炉燃烧是一个复杂的物理化学过程,烟气含氧量对实现锅炉的燃烧优化至关重要.软测量技术是利用其它直接物理传感器得到的信息,通过数学模型计算得到所需信息,因而可以避免昂贵的硬件设备费用.本文利用主元分析与支持向量机相结合对烟气含氧量进行软测量建模.
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基于最小二乘支持向量机的软测量建模及在电厂烟气含氧量测量中的应用
烟气含氧量
最小二乘支持向量机
软测量
神经网络
基于神经网络的火电厂烟气含氧量软测量
烟气含氧量
软测量
神经网络
基于最小二乘支持向量机的火电厂烟气含氧量 预测模型优化研究
火电厂
最小二乘支持向量机(LSSVM)
粒子群优化(PSO)算法
遗传算法(GA)
交叉验证(CV)
基于多目标LSSVM回归的火电厂烟气含氧量软测量
软测量
拟合误差
预测误差
烟气含氧量
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于主元分析和支持向量机相结合的烟气含氧量软测量研究
来源期刊 山东工业技术 学科
关键词 支持向量机 主元分析 烟气含氧量 软测量
年,卷(期) 2015,(12) 所属期刊栏目 理论研究
研究方向 页码范围 251
页数 1页 分类号
字数 1375字 语种 中文
DOI
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 何明福 1 1 1.0 1.0
2 张惠敏 2 5 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
主元分析
烟气含氧量
软测量
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
山东工业技术
双月刊
1006-7523
37-1222/T
16开
山东省济南市
1982
chi
出版文献量(篇)
34126
总下载数(次)
103
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