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基于多LS-SVM集成模型的锅炉NO_x排放量建模
被引量：
20
1
作者
赵文杰
吕猛
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2016年第7期1037-1044,共8页
为了提高电站锅炉氮氧化物(NO_x)排放量预测模型的精度,提出了一种基于多最小二乘支持向量机(LS-SVM)集成模型的NO_x排放量建模方法。首先按照NO_x排放量由低到高将数据空间初步划分为低、中、高3个子空间,然后依据输入变量与NO_x相关...
为了提高电站锅炉氮氧化物(NO_x)排放量预测模型的精度,提出了一种基于多最小二乘支持向量机(LS-SVM)集成模型的NO_x排放量建模方法。首先按照NO_x排放量由低到高将数据空间初步划分为低、中、高3个子空间,然后依据输入变量与NO_x相关性分析来确定输入变量的权重,通过筛选得到主要的特征变量。在此基础之上,采用有监督的遗传算法-软模糊聚类(GA-SFCM)方法,获得各数据子空间的聚类中心及其相应的样本隶属度,通过融合隶属度的最小二乘法对各子空间LS-SVM模型进行集成。仿真结果表明,通过筛选参与聚类的变量提高了聚类性能和模型精度,采用有监督的GA-SFCM算法进行聚类,降低了聚类复杂度,建立的多LS-SVM集成模型比单一LS-SVM模型有更好的泛化能力。
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关键词
NOX排放量
多
ls
-
svm
集成模型
GA-SFCM
有监督模糊聚类
下载PDF
职称材料
题名
基于多LS-SVM集成模型的锅炉NO_x排放量建模
被引量：
20
1
作者
赵文杰
吕猛
机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2016年第7期1037-1044,共8页
基金
河北省自然科学基金(F2014502059)资助项目
文摘
为了提高电站锅炉氮氧化物(NO_x)排放量预测模型的精度,提出了一种基于多最小二乘支持向量机(LS-SVM)集成模型的NO_x排放量建模方法。首先按照NO_x排放量由低到高将数据空间初步划分为低、中、高3个子空间,然后依据输入变量与NO_x相关性分析来确定输入变量的权重,通过筛选得到主要的特征变量。在此基础之上,采用有监督的遗传算法-软模糊聚类(GA-SFCM)方法,获得各数据子空间的聚类中心及其相应的样本隶属度,通过融合隶属度的最小二乘法对各子空间LS-SVM模型进行集成。仿真结果表明,通过筛选参与聚类的变量提高了聚类性能和模型精度,采用有监督的GA-SFCM算法进行聚类,降低了聚类复杂度,建立的多LS-SVM集成模型比单一LS-SVM模型有更好的泛化能力。
关键词
NOX排放量
多
ls
-
svm
集成模型
GA-SFCM
有监督模糊聚类
Keywords
NOx
emission
multi
ls
-
svm
ensemble
model
GA-SFCM
supervised
fuzzy
clustering
分类号
TN081 [电子电信—物理电子学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多LS-SVM集成模型的锅炉NO_x排放量建模
赵文杰
吕猛
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2016
20
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职称材料
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