基于PCA-PSO-LSSVM的电站锅炉效率预测模型研究OA北大核心CSCDCSTPCD
Study on prediction model of utility boiler efficiency based on PCA-PSO-LSSVM
为避免锅炉燃烧系统智能算法建模中特征变量维度过大造成的模型复杂以及过拟合问题,基于PCA提取主成分,利用PSO算法优化模型参数,建立了PCA-PSO-LSSVM锅炉效率预测模型.研究结果表明:PCA-PSO-LSSVM模型的预测精度更高,泛化能力更强,其中误差最大的锅炉效率模型测试集数据的平均相对误差仅0.00249％,均方误差为0.00451;未经过PCA提取主成分的PSO-LSSVM模型测试集的平均相对误差为-0.03490％,均方误差为0.…查看全部>>
李杨;蓝茂蔚;赵国钦;周元祥;江政纬;甘云华
西安热工研究院有限公司,陕西 西安 710054华南理工大学电力学院,广东 广州 510640广东粤电靖海发电有限公司,广东 揭阳 515223西安热工研究院有限公司,陕西 西安 710054华南理工大学电力学院,广东 广州 510640华南理工大学电力学院,广东 广州 510640
能源科技
锅炉燃烧系统主成分分析粒子群算法最小二乘支持向量机锅炉效率
《热力发电》 2021 (12)
小尺度乙醇/生物柴油掺混燃料荷电喷雾对冲冷焰及热焰结构和燃烧特性
43-50,8
国家自然科学基金项目(51776077)广东省基础与应用基础研究基金(2020B1515020040)
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