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改进PSO优化参数的最小二乘支持向量机燃煤锅炉-数据采集与处理
, :// ISSN1004-9037CODENSCYCE4 htt p jj , , , : JournalofDataAcuisitionandProcessin Vol.30No.1Jan.2015 .1-5 E-mailsc@ q g pp jj : / / : DOI10.16337 .1004-9037.201501.0001 TelFax +86-025 j ® 2015b JournalofDataAcuisitionandProcessin y q g 改进PSO优化参数的最小二乘支持向量机燃煤锅炉 NOX 排 放预测 1 1 2 孙卫红 童 晓 李 强 ( , , ; , , 1.中国计量学院机电工程学院 杭州 3100182.新疆吾尔 自治区特种设备检验研究院实验中心 乌鲁木齐 830011) : , , 摘 要 为了提高燃煤锅炉 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 NOX ( ) ( ) 。 种结合最小二乘支持向量机 LSSVM 和改进的粒子群优化算法 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 与 结合可改善模型的预测精度和泛化能力 在 排放浓度预测方 PSO LSSVM NOX 面明显优于其他两种参数优化算法。 : ; ; ; 关键词 燃煤锅炉 最小二乘支持向量机 改进粒子群算法 NOX 排放浓度 中图分类号: 文献标志码: TK229.6 A NO EmissionConcentrationofCoal-FiredBoilerPrediction X BasedonIm rovedPSOParameterO timizedLSSVM p p 1 1 2 ,
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