基于OS-ELM的循环流化床锅炉NOx建模研究

• 作者: 孙博 张京 陈皓
• 来源期刊: 自动化应用
• 关键词: 循环流化床 极端学习机 氮氧化合物 在线预测
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 系统解决方案
• 页码范围: 51-52,68
• 页数: 3页
• 字数: 2123字
• 语种: 中文

摘要

目前,大部分学者采用人工神经网络和支持向量机等方法建立NOx排放浓度模型.但是,这些建模方法只是建立了离线预测模型,不能实现NOx排放浓度的在线建模.为此,提出采用在线贯序极端学习机建立NOx排放浓度的在线模型,实现真正意义上的在线预测.实验结果表明,在线贯序极端学习机具有良好的回归精度和泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张京		1	0	0.0	0.0
2	孙博		4	0	0.0	0.0
3	陈皓		1	0	0.0	0.0