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基于LS-SVM与GPC算法的锅炉燃烧优化控制
基于LS-SVM与GPC算法的锅炉燃烧优化控制
作者:
付树强
张仲琪
李金京
林涛
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
最小二乘支持向量机
动态模型
非线性
广义预测控制
优化控制
摘要:
基于LS-SVM算法和反馈网络建立了非线性对象全参数动态模型,实现了对非线性系统动态特性的多步预测;考虑控制的实时性,研究了将非线性LS-SVM动态模型在线线性化和构造对象实时线性CARIMA动态模型的方法;并结合GPC算法,提出了LSSVM-GPC动态优化控制策略.文中验证了LSSVM-GPC动态优化控制算法的跟踪能力和抗干扰能力,通过仿真试验给出了该算法对电站锅炉燃烧系统具有优秀的动态调节性能.
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文献信息
篇名
基于LS-SVM与GPC算法的锅炉燃烧优化控制
来源期刊
重庆电力高等专科学校学报
学科
工学
关键词
最小二乘支持向量机
动态模型
非线性
广义预测控制
优化控制
年,卷(期)
2017,(6)
所属期刊栏目
动力工程技术
研究方向
页码范围
40-45
页数
6页
分类号
TM621.2|TP273
字数
5051字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
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单位
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林涛
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研究来源
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期刊影响力
重庆电力高等专科学校学报
主办单位:
重庆电力高等专科学校
出版周期:
双月刊
ISSN:
1008-8032
CN:
50-1039/TK
开本:
大16开
出版地:
重庆市九龙坡区五龙庙电力4村9号
邮发代号:
创刊时间:
1996
语种:
chi
出版文献量(篇)
2135
总下载数(次)
1
总被引数(次)
4573
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