CAWOA-ELM混合模型的锅炉NOx排放量预测

• 作者: 刘超 牛培峰 赖敏 陈国彬
• 来源期刊: 动力工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 极限学习机 鲸鱼优化算法 混沌搜索 自适应惯性权值 NOx排放量
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 锅炉技术
• 页码范围: 874-879
• 页数: 6页
• 分类号: TM621.2
• 字数: 4912字
• 语种: 中文

摘要

针对燃烧过程中变量之间的强非线性和耦合性,利用极限学习机(ELM)和改进的鲸鱼优化算法(WOA)进行混合建模.该方法利用Sin混沌自适应鲸鱼优化算法(CAWOA)对极限学习机的模型参数进行搜索和优化,以提高极限学习机的泛化性能.在CAWOA算法中,通过引入Sin混沌搜索策略和自适应惯性权值来改善WOA算法的全局优化性能.在此基础上,利用优化后的极限学习机对330 MW煤粉锅炉的NOx排放质量浓度进行预测,建立了CAWOA-ELM的NOx排放量预测模型,并与同类算法模型进行对比研究.结果表明:该方法具有更好的泛化能力,能更加精确地预测NOx排放量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛培峰	燕山大学电气工程学院	64	595	13.0	21.0
2	赖敏	重庆工程学院软件学院	5	9	2.0	3.0
3	陈国彬	重庆工商大学融智学院	38	96	5.0	8.0
4	刘超	燕山大学电气工程学院	24	76	5.0	8.0