【摘 要】
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为了提高燃煤锅炉NOx排放浓度预测的准确度,更好地进行氮氧化物的污染监测,提出了一种结合最小二乘支持向量机(Least squares support vector machines,LSSVM)和改进的粒子群
【机 构】
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中国计量学院机电工程学院,新疆吾尔自治区特种设备检验研究院实验中心
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为了提高燃煤锅炉NOx排放浓度预测的准确度,更好地进行氮氧化物的污染监测,提出了一种结合最小二乘支持向量机(Least squares support vector machines,LSSVM)和改进的粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)的预测方法.依据LSSVM预测原理及其参数选择的不确定性,采用一种改进的PSO优化算法对模型参数进行寻优,建立锅炉燃烧NOx排放特性模型,并与另两种方法结果进行比较.结果表明:LSSVM是一种有效的建模方法,有较高的拟合度;改进的PSO与LSSVM结合可改善模型的预测精度和泛化能力,在NOx排放浓度预测方面明显优于其他两种参数优化算法,对NOx排放预测有指导意义.
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