基于即時學習策略的火電廠煙氣含氧量軟測量

摘要： 針對電廠煙氣舍氧量難以進行有效預(yù)測的問題,從提高煙氣含氧量預(yù)測模型在線自適應(yīng)能力的角度出發(fā),提出一種基于即時學習策略的改進支持向量機建模方法,并基于電廠實際運行數(shù)據(jù)進行了仿真研究.仿真實驗表明,與標準BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機等建模方法的比較,本算法具有更好的預(yù)測性能,雖然計算開銷有所增加,但能夠滿足鍋爐燃燒過程煙氣含氧量預(yù)測的實時性要求. 作 者： 張炎欣    張航    王偉    ZHANG Yan-xin    ZHANG Hang    WANG Wei   作者單位： 中南大學信息科學與工程學院,湖南,長沙,410083  期 刊： 裝備制造技術(shù)    Journal： EQUIPMENT MANUFACTURING TECHNOLOGY  年，卷(期)： 2010, ""(4)  分類號： X773  關(guān)鍵詞： 煙氣含氧量    在線自適應(yīng)    即時學習    改進支持向量機   

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