基于SVM与遗传算法的燃煤锅炉燃烧多目标优化系统OA北大核心CSCDCSTPCD
Multi objective optimization system of coal-fired boiler combustion based on SVM and genetic algorithm
电站燃煤锅炉燃烧优化要求在保证燃烧效率的基础上降低NOx的排放,针对锅炉燃烧系统多变量、强耦合、强干扰、大滞后的复杂特性,提出利用支持向量机(SVM)对锅炉燃烧特性建模,利用遗传算法实现运行工况寻优,从而获得锅炉燃烧优化调整方式.仿真实验和实践结果表明,该系统实现了锅炉高效低氮的燃烧优化,满足实时性的要求.
费洪晓;黄勤径;戴弋;肖新华
中南大学,信息科学与工程学院,长沙,410075中南大学,信息科学与工程学院,长沙,410075中南大学,信息科学与工程学院,长沙,410075中南大学,信息科学与工程学院,长沙,410075
信息技术与安全科学
燃烧优化支持向量机遗传算法锅炉效率
《计算机应用研究》 2008 (3)
基于Petri网的两阶段动态网格调度机制研究
811-813,3
国家自然科学基金资助项目(60673165)湖南省自然科学基金资助项目(05JJ30119)
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