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基于GSA—SVM的循环流化床锅炉NO_x排放特性模型
被引量：
4
1
作者
牛培峰
麻红波
+3 位作者
李国强
马云飞
陈贵林
张先臣
《计量学报》
CSCD
北大核心
2013年第6期602-606,共5页
为了准确地预测循环流化床锅炉NO_x排放量，以某热电厂循环流化床锅炉燃烧数据为样本，提出了基于支持向量机（SVM）的循环流化床锅炉NO_x排放特性GSA—SVM模型。由于SVM精度及泛化能力依赖于参数选择，故将万有引力搜索算法（GSA）运...
为了准确地预测循环流化床锅炉NO_x排放量，以某热电厂循环流化床锅炉燃烧数据为样本，提出了基于支持向量机（SVM）的循环流化床锅炉NO_x排放特性GSA—SVM模型。由于SVM精度及泛化能力依赖于参数选择，故将万有引力搜索算法（GSA）运用到模型参数寻优过程中，利用不同工况下的样本数据检验了模型的预测性能，并将该模型分别与BP神经网络、粒子群（PSO）和遗传算法（GA）优化的SVM模型进行比较，仿真实验证明GSA—SVM模型具有很好的辨识能力及良好的泛化能力。
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关键词
计量学
氮氧化物排放特性
万有引力搜索算法
支持向量机
循环流化床锅炉
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职称材料
题名
基于GSA—SVM的循环流化床锅炉NO_x排放特性模型
被引量：
4
1
作者
牛培峰
麻红波
李国强
马云飞
陈贵林
张先臣
机构
燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室
国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2013年第6期602-606,共5页
基金
国家自然科学基金（60774028）
河北省自然科学基金（F2010001318）
文摘
为了准确地预测循环流化床锅炉NO_x排放量，以某热电厂循环流化床锅炉燃烧数据为样本，提出了基于支持向量机（SVM）的循环流化床锅炉NO_x排放特性GSA—SVM模型。由于SVM精度及泛化能力依赖于参数选择，故将万有引力搜索算法（GSA）运用到模型参数寻优过程中，利用不同工况下的样本数据检验了模型的预测性能，并将该模型分别与BP神经网络、粒子群（PSO）和遗传算法（GA）优化的SVM模型进行比较，仿真实验证明GSA—SVM模型具有很好的辨识能力及良好的泛化能力。
关键词
计量学
氮氧化物排放特性
万有引力搜索算法
支持向量机
循环流化床锅炉
Keywords
Metrology
nox
emission
characteristic
1
Gravitation
search
algorithm
Support
vector
machine
Circulating
fluidized
bed
boilers
分类号
TB99 [一般工业技术—计量学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GSA—SVM的循环流化床锅炉NO_x排放特性模型
牛培峰
麻红波
李国强
马云飞
陈贵林
张先臣
《计量学报》
CSCD
北大核心
2013
4
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职称材料
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