文献类型：期刊文章

作　　者：麻红波[1] 余瑞锋[1] 倪艳红[1] 张彬[1]

机构地区：[1]北京华能新锐控制技术有限公司,北京102209

出　　处：《锅炉技术》

年　　份：2016

卷　　号：47

期　　号：2

起止页码：53-56

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、核心刊

摘　　要：为了控制循环流化床锅炉飞灰含碳量,提高锅炉燃烧效率。以某电厂循环流化床锅炉燃烧数据为样本,应用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立了以锅炉运行参数为输入量,以锅炉飞灰含碳量为输出的模型。由于最小二乘支持向量机的参数决定了模型精度及泛化能力,将万有引力搜索算法(GSA)运用到模型参数寻优过程中,得到了飞灰含碳量最优模型GSA-LSSVM;并利用不同工况下的样本数据检验了模型的预测性能,并将该模型分别与粒子群(PSO)和遗传算法(GA)优化的LSSVM模型进行比较,仿真实验证明GSALSSVM模型具有很好的辨识能力及泛化能力。

关 键 词：万有引力搜索算法  最小二乘支持向量机 优化  飞灰含碳量

分 类 号：TK229.66]