基于多LS-SVM集成模型的锅炉NO x 排放量建模

• 作者: 吕猛 赵文杰
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: NOx排放量 多LS-SVM集成模型 GA-SFCM 有监督模糊聚类
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1037-1044
• 页数: 8页
• 分类号: TN081
• 字数: 3958字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.2016.07.008

摘要

为了提高电站锅炉氮氧化物（NOx）排放量预测模型的精度，提出了一种基于多最小二乘支持向量机（LS-SVM）集成模型的NOx排放量建模方法。首先按照NOx排放量由低到高将数据空间初步划分为低、中、高3个子空间，然后依据输入变量与NOx相关性分析来确定输入变量的权重，通过筛选得到主要的特征变量。在此基础之上，采用有监督的遗传算法-软模糊聚类（GA-SFCM）方法，获得各数据子空间的聚类中心及其相应的样本隶属度，通过融合隶属度的最小二乘法对各子空间LS-SVM模型进行集成。仿真结果表明，通过筛选参与聚类的变量提高了聚类性能和模型精度，采用有监督的GA-SFCM算法进行聚类，降低了聚类复杂度，建立的多LS-SVM集成模型比单一LS-SVM模型有更好的泛化能力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵文杰	华北电力大学控制与计算机工程学院	47	499	13.0	20.0
2	吕猛	华北电力大学控制与计算机工程学院	3	31	3.0	3.0