基于GA-SVM的锅炉烟尘浓度软测量

• 作者: 王艳萍
• 来源期刊: 电力系统装备
• 学科: 工学
• 关键词: 软测量 烟尘浓度 遗传算法 支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 技术前沿
• 页码范围: 192-193
• 页数: 2页
• 分类号: TM621
• 字数: 1769字
• 语种: 中文

摘要

针对电站锅炉烟尘浓度传统测量方法存在的缺陷,提出一种基于支持向量机的软测量方法.首先结合电站生产过程的机理进行分析,再使用数据相关性分析选取相关热工参数作为软测量模型的输入参数,使用遗传算法对支持向量机进行参数寻优,构建基于遗传算法参数优化的支持向量机(GA-SVM)模型.基于Matlab平台的仿真实验结果表明:该模型能较好地反映并跟随锅炉烟尘浓度的变化趋势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王艳萍		4	10	2.0	3.0