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基于WOA-LSSVM的鍋爐NOx排放量預測模型

摘要:精準可靠地預測鍋爐NO x 排放量對電站鍋爐低氮運行有著重要意義,為了提升模型的預測效果,提出一種基于鯨魚優化算法-最小二乘支持向量機(WOA-LSSVM)的鍋爐NO x 排放量預測建模方法。首先歸一化處理初始樣本數據,然后通過WOA算法對LSSVM中的核函數寬度和懲罰因子兩個參數進行尋優求解,建立WOA-LSSVM黑箱模型,最終得到模型輸出,同時將采用果蠅優化算法(FOA)、粒子群優化算法(PSO)優化參數建立的LSSVM預測模型和單一LSSVM預測模型作為對比研究。仿真結果表明,采用WOA優化的LSSVM模型在NO x 排放量預測方面明顯優于其他選定模型,具有穩定且較高精度的仿真性能。

關鍵詞:
  • nox  
  • 排放量預測  
  • 鯨魚算法  
  • lssvm  
  • 參數優化  
  • 啟發式優化算法  
作者:
劉懷遠; 甄成剛
單位:
華北電力大學控制與計算機工程學院; 河北保定071003
刊名:
華北電力大學學報·社會科學版

注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

華北電力大學學報·社會科學版緊跟學術前沿,緊貼讀者,國內刊號為:11-3956/C。堅持指導性與實用性相結合的原則,創辦于1994年,在全國同類期刊中發行數量名列前茅。

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